这次彻底把数据清洗的六大问题讲清楚了!

学无止境,精益求精

这个环节通过将重复、多余的数据筛选清除,将缺失的数据补充完整,将错误的数据纠正或去除,从而提升数据质量,提供给上层应用调用。它可以有效处理数据的常见问题:数据缺少值、数据值不匹配、数据重复、数据不合理、数据字段格式不统一、数据无用。

数据清洗步骤

如何做好数据清洗,从而提高数据价值和利用效率?

前面我们已经谈到了数据处理的六大问题:数据缺失值、数据值不匹配、数据重复、数据不合理、数据字段格式不统一、数据无用

1. 数据缺失值

  • 对每个字段计算其缺失值比例,然后按照缺失比例和字段重要性,进行分别制定战略。
  • 不重要的,或者缺失率过高的数据直接去除字段。
  • 重要的数据,或者缺失率尚可的数据,可以进行补全。
  • 对某些缺失率高,数据缺失值多但又很重要的数据,需要和业务人员了解,是否可以通过其他渠道重新取数。

2.数据值不匹配

  • 清洗内容中有不合逻辑的字符
最典型的就是头、尾、中间的空格,也可能出现姓名中存在数字符号、出现汉字等问题。这种情况下,需要以半自动校验半人工方式来找出可能存在的问题,并去除不需要的字符。
  • 内容和该字段应有内容不符
经常在处理埋点数据时会发现某个字段内容乱码等,通常过滤掉,但该问题特殊性在于:并不能简单的以删除来处理,因为成因有可能是数据解析错误,也有可能是在数据在记录到客户本地时就发生了错误(平台),因此要详细识别、分类处理问题。
这部分的内容往往需要人工处理,尽量细致地检查,不要遗漏。

3.数据重复

数据集中的重复值包括以下两种情况:
  • 数据值完全相同的多条数据记录,这是最常见的数据重复情况。
  • 数据主体相同,但一个属性匹配到不同的多个值。
去重的主要目的是保留能显示特征的唯一数据记录,但当遇到以下几种情况时,不建议去重。
a.重复记录用于分析演变规律,例如因为系统迭代更新,某些属性被分配了不同值。
b.重复的记录用于样本不均衡处理,通过简单复制来增加少数类样本。
c.重复的记录用于检测业务规则问题,代表业务规则可能存在漏洞。

4.数据不合理

这类数据通常利用分箱、聚类、回归等方式发现离群值,然后进行人工处理。

5.数据字段格式不统一

整合多种来源数据时,往往存在数据字段格式不一致的情况,将其处理成一致的格式利于后期统一数据分析。

6.数据无用

由于主观因素影响,往往无法判断数据的价值,故若非必须,则不进行非需求数据清洗。

数据清洗的好处

  • 提高数据质量尤其是在数据准确性和可信度方面。
  • 提升了分析的准确性:根据清洗后准确的数据能够提高分析结果的可靠性,减少决策错误。

  • 支持业务决策:清洗后的数据能更加直观地反映业务情况,更加容易进行数据可视化的分析。

  • 减少存储成本:通过删除重复和无关的数据,有效减少存储空间的浪费。

  • 数据时效性:及时清洗数据可以确保数据的时效性,能够基于最新的数据做出及时的业务调整。

数据清洗的工具推荐

但是我们可以看到数据清洗的人力成本是比较高的,在真实场景中,数据情况往往会更错综复杂,如果不想经历上述基本的数据清洗手段,可以使用ETL工具来帮助简化数据处理流程,国内ETL产品中做的比较好的有FineDataLink(以下简称FDL)。FDL拥有低代码的优势,通过简单拖拽交互即可实现数据抽取、数据清洗、数据到目标数据库的全过程。简单操作即可完成数据清洗,省时省力。

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发表于 2024-10-29 10:08:22
使用过FineDataLink
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