在使用數據時，大多數人都同意你的見解和分析取決于所使用的數據質量。基本上，垃圾數據輸入就是垃圾分析輸出。如果您想創建圍繞高質量數據決策的文化，數據清理(也稱為數據清理和數據清理)是您的組織最重要的步驟之一。

一、什么是數據清洗?

數據清洗是在數據集中修復或刪除不正確、損壞、格式不正確、重復或不完整數據的過程。當合并多個數據源時，數據重復或標簽錯誤的機會就很多。如果數據不正確，結果和算法就不可靠，即使它們看起來正確。在數據清洗過程中沒有一種絕對的方法來規定確切的步驟，因為這些過程會因數據集而異。但是，建立一個數據清洗流程模板非常重要，這樣您就知道每次都是正確的方式進行清洗。

二、數據清洗和數據轉換有什么區別?

數據清洗是移除數據集中不屬于的數據的過程。數據轉換是將數據從一種格式或結構轉換為另一種格式的過程。轉換過程也可以稱為數據整理，或數據操作，將數據從一種“原始”數據形式轉換為另一種格式進行存儲和分析。本文重點介紹了清理數據的過程。

三、如何清洗數據?

1.移除重復或無關的觀察結果

從數據集中移除不需要的觀察結果，包括重復的觀察結果或無關的觀察結果。重復的觀察結果在數據收集過程中經常會出現。當你從多個地方合并數據集、抓取數據或者從客戶或多個部門接收數據時，就有可能產生重復數據。去重是這個過程中需要考慮的最大的領域之一。無關的觀察結果是指你注意到的與你試圖分析的具體問題不符的觀察結果。例如，如果你想分析千禧一代客戶的數據，但你的數據集包括了老一代的人，你可能會移除那些無關的觀察結果。這樣可以使分析更有效率，減少對主要目標的分散注意力，同時創建一個更易管理和性能更好的數據集。

2.修復結構性錯誤

結構性錯誤是指在測量或傳輸數據時注意到奇怪的命名慣例、打字錯誤或不正確的大小寫。這些不一致性可能導致錯誤的類別或分類。例如，你可能會發現"N/A"和"Not Applicable"都出現了，但它們應該被視為同一類別。

3.過濾不需要的異常值

通常情況下，會有一些只出現一次的觀察結果，一眼看上去似乎不符合你正在分析的數據。如果你有正當理由移除一個異常值，比如不正確的數據輸入，那么這樣做將有助于提高你正在處理的數據的性能。然而，有時候一個異常值的出現會證明你正在研究的理論。記住：異常值存在并不意味著它是不正確的。這一步驟是為了確定該數字的有效性。如果一個異常值被證明對分析無關或者是一個錯誤，考慮將其移除。

4.處理缺失數據

你不能忽略缺失的數據，因為許多算法不會接受缺失的值。處理缺失數據有幾種方法。雖然都不是最佳選擇，但都可以考慮。

作為第一選擇，你可以刪除具有缺失值的觀察結果，但這樣做會丟失信息，所以在刪除之前請注意這一點。

作為第二選擇，你可以根據其他觀察結果輸入缺失值;同樣，有可能會丟失數據的完整性，因為你可能是基于假設而不是實際觀察結果操作的。

作為第三選擇，你可以改變數據的使用方式以有效地處理空值。

5.驗證和質量保證

在數據清理過程結束時，作為基本驗證的一部分，你應該能夠回答以下這些問題：

數據是否合理?

數據是否遵循其領域的適當規則?

它是否證明或證偽了你的工作理論，或者帶來了任何見解?

你是否能找到數據中的趨勢，以幫助你形成下一個理論?如果不能，那是因為數據質量問題嗎?

由于不正確數據而導致的錯誤結論可能會影響到糟糕的業務策略和決策。錯誤的結論可能會導致在報告會議上尷尬的時刻，當你意識到你的數據經不起審查。在到達那一步之前，建立一個質量數據的文化對于你的組織是很重要的。為了做到這一點，你應該記錄可能用于創建這種文化的工具以及數據質量對你意味著什么。

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