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大數據處理技術之數據清洗
2019-03-19
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我們在做數據分析工作之前一定需要對數據進行觀察并整理，這是因為挖掘出來的數據中含有很多無用的數據，這些數據不但消耗分析的時間，而且還會影響數據分析結果，所以我們需要對數據進行清洗。在這篇文章中我們重點給大家介紹一下數據清洗的相關知識。


那么什么是數據清洗呢？一般來說，數據清洗是指在數據集中發現不準確、不完整或不合理數據，并對這些數據進行修補或移除以提高數據質量的過程。而通常來說，數據清洗框架由5個步驟構成，第一就是定義錯誤類型，第二就是搜索并標識錯誤實例，第三就是改正錯誤，第四就是文檔記錄錯誤實例和錯誤類型，第五就是修改數據錄入程序以減少未來的錯誤。


我們按照數據清洗的步驟進行工作的時候還需要重視格式檢查、完整性檢查、合理性檢查和極限檢查，這些工作也在數據清洗過程中完成。數據清洗對保持數據的一致和更新起著重要的作用，因此被用于多個行業。而尤其是在電子商務領域，盡管大多數數據通過電子方式收集，但仍存在數據質量問題。影響數據質量的因素包括軟件錯誤、定制錯誤和系統配置錯誤等。通過檢測爬蟲和定期執行客戶和帳戶的重復數據刪，對電子商務數據進行清洗。所以說數據清洗倍受大家的關注。


而在RFID領域，有關文獻研究了對RFID數據的清洗。一般來說，RFID技術用于許多應用，如庫存檢查和目標跟蹤等。然而原始的RFID數據質量較低并包含許多由于物理設備的限制和不同類型環境噪聲導致的異常信息。這就是骯臟數據產生的影響，所以說數據清洗工作是多么的重要。而這一文獻則實現了一個框架，這種框架用于對生物數據進行標準化。在該框架的輔助下，生物數據中的錯誤和副本可以消除，數據挖掘技術能夠更高效地運行。


所以說數據清洗對隨后的數據分析非常重要，因為它能提高數據分析的準確性。但是數據清洗依賴復雜的關系模型，會帶來額外的計算和延遲開銷，必須在數據清洗模型的復雜性和分析結果的準確性之間進行平衡。


在這篇文章中我們給大家介紹了很多關于數據清洗的相關知識，通過這篇文章我們不難發現數據清洗的重要性——數據清洗工作占據整個數據分析工作的七成時間。希望這篇文章能夠更好地幫助大家。


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