使用数据清理技术清理数据的 8 种方法

Afridi

数据构成了您所做的任何数据分析的支柱。关于数据，有很多地方会出错——无论是结构、排列、格式、拼写、重复、多余空格等等。为了正确执行数据分析，我们需要各种数据清理技术，以便我们的数据准备好进行分析。人们常说， “数据科学家花费 80% 的时间清理和操作数据，而只有 20% 的时间真正分析数据。” 因此，熟悉数据清理技术的过程以及与数据清理方法相关的所有数据清理工具非常重要。这篇文章对 Excel 中的数据清理技术进行了非常基本的介绍。 分析业务收盘1179800 本文介绍了 Excel 中的以下数据清理步骤以及数据清理示例： 去掉多余的空格 选择并处理所有空白单元格 将存储为文本的数字转换为数字 删除重复项 突出显示错误 将文本更改为小写/大写/正确大小写 拼写检查 删除所有格式 什么是数据清理？ 数据清理或数据清理是从数据集、表格或数据库中识别和删除（或纠正）不准确记录的过程，是指识别数据中未完成的、不可靠的、不准确的或不相关的部分，然后恢复、重构、或删除脏数据或原始数据。 数据清理技术可以通过脚本或与数据清理工具交互地作为批处理来执行。

清洗后的数据集应与操作中的其他相关数据集保持一致。所识别或消除的差异可能基本上是由 老挝电话号码数据 用户输入错误、存储或传输中的损坏或各个商店中类似项目的各种数据字典描述引起的。 数据清理技术必不可少吗？ 数据清理技术不仅是数据科学过程的重要组成部分，也是最耗时的部分。正如《纽约时报》在 2014 年一篇题为“对于大数据科学家来说，‘清洁工作’是获得洞察力的关键障碍”的文章中所报道的那样， “数据科学家......花费 50% 到 80% 的时间陷入收集和准备难以驾驭的数字数据的更平凡的工作中，然后才可以探索有用的金块。” 不幸的是，数据清理技术通常不会在媒体中谈论，也不会在大多数介绍性数据科学家课程中教授，因为它不像训练神经网络或识别图像那么重要，但在执行这些事情时数据清理起着非常重要的作用。 如果没有数据清理技术，神经网络和图像识别模块将不会像我们希望的那样高效。 想知道成为数字营销专家的途径吗？ 加入免费数字营销网络研讨会并加速您的职业或业务发展！ 日期：1月20日（星期六）| 上午 11 点 - 中午 12 点（印度标准时间） 姓名.



必需的） 姓名 * 电子邮件（必需的） 电子邮件 * 电话（必需的） 电话 * 随着大数据的兴起，数据清洗方法变得比以往任何时候都更加重要。每个行业——银行、医疗保健、零售、酒店、教育——现在都在数据的海洋中航行。 随着数据池变得越来越大，出现问题的变量也越来越大。当您无法仅查看计算机上电子表格中的整个数据集时，就很难找到每个错误。事实上，出于多种原因，这可能是正确的。 Excel中的数据清理示例和数据清理方法 在这篇文章中，我将通过数据清理示例和数据清理技术向您展示在 Excel 中清理数据的各种方法。 1.数据清理技巧——去掉多余的空格 这里我用四种不同的方式写了欢迎来到 Digital Vidya文本。 欢迎来到数字维迪亚 欢迎来到数字维迪亚 欢迎来到数字维迪亚 欢迎来到数字维迪亚 第一种是常规方式，单词之间只有一个空格，在第二种情况下，单词之间有多个空格，在第三种情况下，我有一些前导空格以及单词之间的几个空格，在第四种情况下我有尾随空格，你可以看到最后一个单词后面有几个空格。