数据清洗的主要工作是缺失值填补格式内容处理逻辑错误处理剔除无用数据和关数据清洗的主要工作是缺失值填补格式内容处理逻辑错误处理剔除用数据和关联性验证以及数据表之间的关联合并对不对
![](/wenda/images/newWd/search.png)
问题已解决
所属话题:
#实务#
![](http://member.chinaacc.com/homes/resources/images/home/avatar/3.jpg)
84784993 | 提问时间:2023 01/21 11:13
数据清洗是指对数据进行检查、清除、准备和整理,以获得高质量的数据集。主要工作包括缺失值填补、格式内容处理、逻辑错误处理、剔除无用数据和关联性验证、以及数据表之间的关联合并等。
缺失值填补:缺失值也称空值,指一个数据中某些属性的数值标记为空,检查缺失值的方法包括统计数据、可视化、分析空值和填补空值。
格式内容处理:主要是检查属性和数据格式是否符合要求,如时间戳、数值、文本形式等。
逻辑错误处理:指数据值可视化分析时可能出现的错误,如异常值、错误编码、多重记录,可以通过添加数据属性或者删除属性解决。
剔除用数据和关联性验证:主要指在进行数据清洗时,剔除无关的属性或特征,并对特征之间的关联性进行检验,确定哪些属性有用,哪些没有用。
数据表之间的关联合并:指把来自不同数据源,有相同属性或特征的数据集,进行关联,然后合并到一个大的数据集中去。
拓展知识:数据清洗技术可以有效地提高数据的质量,对于机器学习和数据分析来说至关重要,然而数据清洗任务耗时费力,要想进行有效的数据清洗,企业可以使用像RPA、DataOps等技术,来有效减轻数据清洗任务的负担,提高数据质量,改善数据管理效率。
2023 01/21 11:24
相关问答
查看更多最新问答
查看更多