这次彻底把数据清洗的六大问题讲清楚了！

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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