数仓中数据清洗的方法

在数据采集的过程中，需要从不同渠道获取数据并汇集在数仓中，采集的原始数据首先需要进行解析，然后对不准确、不完整、不合理、格式、字符等不规范数据进行过滤清洗，清洗过的数据才能更加符合需求，从而使后续的数据分析应用更为准确。因此在数据分析、挖掘、可视化实现以及统计报表之前，做好相关的数据清洗工作意义重大。

一、数据清洗概述

数据清洗是指对数据进行重新审查和校验的过程中，发现并纠正数据文件中可识别的错误，按照一定的规则把错误或冲突的数据洗掉，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等，数据清理一般是由计算机而不是人工完成。

二、数据清洗原理

利用数理统计、数据挖掘和预定义清理规则等有关技术将“脏数据”处理掉，从数据源中检测并消除错误、不一致、不完整和重复等数据，为满足要求提供高质量的数据。数据清理的标准模型是将数据输入到数据清理处理器，通过一系列步骤清理数据，然后以期望的格式输出清理过的数据。

三、数据清洗的方法

数据清洗的方法包括：

1. 处理缺失值；

2. 删除重复项；

3. 处理离群值；

4. 格式和类型转换；

5. 数据归一化；

6. 数据集成；

7. 数据转换；

8. 数据简化。

以下分别对这8类方法进行介绍。

1. 处理缺失值

处理缺失值：指的是在数据分析过程中处理缺失值（即数据集中缺少的数据）的方法。常通过以下几种方式完成（选择哪种方法取决于缺少的数据量和手头的具体问题），包括:

删除：删除行/列中缺失的值

归纳：用统计数据(均值，中位数，模态)或预测(回归，kNN)填充缺失值

插值：根据其他样本的值估计缺失值

外推:根据趋势预测缺失值

匿名化:掩盖或扰乱缺失的值以保持隐私。

2.删除重复项

删除重复项：指的是识别并消除数据集中重复或冗余的条目。这是数据清理和预处理中的一个重要步骤，可以确保对唯一且准确的数据执行分析。重复可能是由于人为错误、数据输入错误或数据源中的不一致造成的。有几种方法可以删除重复项（方法的选择将取决于数据的具体要求和正在执行的分析），包括:

删除：删除所有重复的行

保留首行：保留重复行的首行数据，并删除其余的行

保留末行：保留重复行的末尾数据，并删除其余的行

自定义：定义一个自定义方法来确定要保留或删除哪些副本。

3.处理异常值

处理异常值：是指识别和处理数据集中与其余数据显著不同的极端值的过程。异常值可能会对数据分析的结果产生重大影响，如果处理不当，可能会使结果发生偏差。处理异常值有几种方法，包括:

移除：移除离群数据点

修剪：只保留指定百分比的数据，丢弃极端值

替换：用更接近其他数据点的指定值替换极端值

归纳：将异常值替换为统计值，例如平均值或中位数

转换：转换数据以减少异常值的影响，例如log-transformation。

方法的选择将取决于数据的具体要求和正在执行的分析。重要的是要考虑异常值对结果的潜在影响，并仔细选择适当的方法来处理它们。

4.格式和类型转换

格式和类型转换：是指将一种数据格式转换为另一种格式或数据类型的过程。例如，将字符串转换为数字，或将数字格式化为特定的字符串形式。

5.数据归一化

数据归一化：是指将数据标准化为具有相同量纲和相对大小关系的数据集。这有助于防止特定数据特征在模型中具有过多影响力，并且提高了模型的稳健性和准确性。常见的数据标准化方法包括Min-Max，Z-Score等。

6.数据集成

数据集成：是指将来自多个来源的数据组合到单个统一视图中的过程。目标是协调数据源之间的差异，消除冗余信息，并提供一致、准确的数据表示。这使组织能够更全面地了解他们的数据，并更好地将其用于决策和分析。

7.数据转换

数据转换：是指将数据从一种格式或结构转换为另一种格式或结构，以使其更适合分析或满足特定要求的过程。此过程涉及到将数据从源格式映射到目标格式，并且通常涉及到操作聚合或在该过程中过滤数据。数据转换的目标是确保数据的一致性、准确性和可用性，并且可以轻松地与其他数据源集成。

8.数据简化

数据简化：是指对数据进行简化或汇总，以减少数据的大小或复杂性，使其更易于管理、分析和可视化的过程。数据缩减的目标是保留最重要和最相关的信息，同时消除冗余或不相关的数据。这可以通过数据压缩、聚合或降维等技术来实现。通过减少数据的大小，组织可以缩短处理时间，使其更容易处理大型数据集。