数据清洗的主要步骤

文 | Smartbi大数据百科 2021-05-13 阅读次数:14355 次浏览

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    数据清洗的主要步骤(一):制定数据质量计划 

    首先必须要了解大多数错误发生的位置,以便确定根本原因并构建管理数据的计划。请记住,有效的数据清洗将会对整个企业产生全面的影响,因此尽可能保持开放和沟通是非常重要的。数据清洗计划需要包括:

    负责人:需要一名数据清洗总体负责人,一名首席数据官(CDO)-如果公司任命了该职位的话。此外,还需要为不同的数据集分配业务和技术的负责人。

    指标:理想情况下,数据质量应用1-100间的某个数字标注。虽然不同的数据可能具有不同的数据质量,但有了总体的数字度量可以帮助企业衡量其持续改进的情况。

    行动:应确定一组明确的行动计划以启动数据质量管理。随着时间的推移,这些行动方案需要随着数据质量的变化和公司优先级的变化而更新。

    数据清洗的主要步骤(二):在源端更正数据

    如果数据在成为系统中的脏数据(或重复数据)之前可以修复,则可节省大量的时间并省去很多工作量。例如,如果表单过于拥挤,需要填充过多的字段,那么这些表单中便存在数据质量问题。鉴于企业不断生成更多的数据,因此,在源端修复数据至关重要。

    数据清洗的主要步骤(三):测量数据准确性

    通过数据质量监控工具实现对企业数据的实时测量,提升数据质量,确保数据数据准确性。

    数据清洗的主要步骤(四):管理数据和重复项

    如果一些重复项确实是无意中重复输入的,请确保主动检测出并删除它们。删除所有重复的条目后,还必须考虑以下事项:

    标准化:确认每列中存在相同类型的数据。

    规范化:确保所有数据都一致地记录。

    合并:将多条重复的记录合并为一条有效、准确的记录。

    聚合:对数据进行排序,并将其以汇总形式表示。

    筛选:缩小数据集范围,仅包含需要的信息。

    数据清洗的主要步骤(五)补齐数据

    补齐是帮助企业定义和完成缺失信息的过程,可靠的第三方数据来源通常是管理此做法的最佳选项之一。

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