数据清洗是什么，有哪些处理方法

平常有接触数据分析相关工作的小伙伴，对数据挖掘应该不会感到陌生，但你知道数据挖掘中的基础是什么吗？如今跟着小编一起来学习一下，数据挖掘中的基础——数据预处理的意义和概念。

一、数据预处理的意义

随着大数据时代的到来，数据一直在产生，但这些数据往往是巨大的、混乱的。如果直接用这种低质量的数据进行数据分析，结果就会低质量。数据预处理可以显著提高挖掘模式的整体质量，减少实际挖掘所需的时间。

二、数据预处理的概念

数据预处理是指对收集到的数据进行分类或分组前的必要处理，如审核、筛选、排序等。数据预处理不仅可以提高数据质量，还可以使数据更好地适应特定的挖掘技术或工具。预处理数据的本质是将原始数据转换成可理解的格式或符合我们挖掘的格式。

三、数据预处理过程的基础

数据预处理过程一般包括四个环节：数据清理、数据集成、数据分析和数据可视化。今天，我们将重点关注数据清理。数据清理是数据预处理过程中的第一个环节，也是整个预处理过程的基础。

1、数据清理的概念

数据清理是指在数据文件中发现和纠正可识别错误的最后一个程序，包括检查数据一致性、处理无效值和缺失值。也就是说，通过填充缺失值、平滑或删除离群点、纠正数据不一致来达到清洁的目的。

2、数据预处理处理方法。

数据清理是一项繁重的工作，需要根据数据的准确性、完整性、一致性、及时性、可信度和解释性来检查数据，从而获得标准、清洁和连续的数据。

以下是数据清理过程中可能遇到的三种情况及其处理方法

（1）缺失值的处理

在获取信息和数据的过程中，数据丢失和空缺的原因很多。根据这些缺失值，可以根据变量的分布特性和变量的重要性采用不同的方法。对于缺失的数据，通常根据缺失率来决定是删除还是补充。如果变量缺失率高，覆盖率低，重要性低，可以直接删除变量。这种方法叫做删除变量；如果缺失率低，重要性低，则根据数据分布用基本统计填充，称为缺失值填充。

（2）离群点处理

离群点，又称异常值，是数据分布的正常状态。特定分布区域或范围以外的数据通常被定义为异常或噪声。删除离群点是我们常用的方法。

（3）数据处理不一致

在数据生产过程中，由于一些人为因素或其他原因，记录的数据可能不一致，需要在分析前清理。例如，数据输入中的错误可以通过比较原始记录来纠正，知识工程工具也可以用来检测违反规则的数据。

我们日常操作产生的数据包含许多缺失值。异常点需要我们通过数据预处理来净化数据。事实上，这些任务可以通过专业的工具来实现。例如，思迈特软件Smartbi数据挖掘工具提供了许多必要的数据预处理功能，包括字段拆分、行过滤和映射、列选择、随机采样、过滤空值等。此外，Smartbi的可视化流程配置简单易用，业务人员可以参与。强大的数据处理功能不仅支持异构数据，还内置排序、去重、映射、去空值等。

上面就是这次要分享的全部内容了，相信大家现在对数据预处理已经有了基本的了解。在后续的数据预处理中，记得根据具体问题采取相应的方法来解决。

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