資料清洗之資料清洗概述

2021-09-29 19:22:30 字數 1038 閱讀 7166

從廣泛的意義上來講,資料是乙個寬泛的概念,包括但不限於:

我們要了解資料清洗,就需理解資料的內涵和外延

常見的資料有:

其中,比較重要比較常見的分析資料是**資料。這裡重點介紹一些關於**資料的內容。

**資料

資料物件由屬性(attributes)及其值(value)構成

**資料的特徵

什麼是資料清洗 ?資料清洗是從乙個充滿拼寫錯誤,缺失值,異常值等問題的原始資料集(raw data)通過資料轉換,缺失處理,異常處理等手段對映為乙個符合質量要求的「新」資料集(consistent data)的過程。

資料清洗在大資料分析流程中的位置:

為什麼要資料清洗?

資料存在的問題:

多資料來源

如何評估資料的質量?

常用的評價資料質量的指標有以下幾種:

準確性:考察資料集記錄的資訊是否存在異常或錯誤

一致性:考察資料是否符合統一規範,資料記錄是否保持統一格式

資料一致性問題通常存在於資料整合階段:

時效性:考察資料從產生到分析的時間間隔,也稱為資料的延時時長

完整性:考察資料資訊是否存在缺失,包括資料集的字段以及資料記錄

資料重複:考察資料特徵,資料記錄的重複情況

易用性和可維護性:考察資料的使用和訪問情況,以及資料的更新,維護狀況

資料冗餘:考察資料集特徵之間的相關性

如果乙個特徵能由另外的特徵推導出來,那麼該特徵可能是冗餘的。比如,年齡可以由生日推算獲得,那麼年齡和生日之間存在冗餘。使用定量的相關分析考察特徵之間的冗餘程度

資料初步處理

缺失值處理

異常值處理

資料轉換

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