精细管理大数据：探索和实践

大数据治理是在当今数字时代中至关重要的一项任务。它涵盖了对大规模数据集的收集、存储、处理和分析，以及确保数据的质量、安全性和合规性。本文将探讨大数据治理的重要性，并提供一些相关的源代码示例，以帮助读者更好地理解和应用这一概念。

1. 数据质量管理

数据质量是大数据治理的核心要素之一。确保数据的准确性、完整性和一致性对于正确的决策和可靠的分析至关重要。以下是一个简单的Python示例，演示如何检查和清理数据集中的缺失值：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 检查缺失值
missing_values = data.isnull().sum