数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。逻辑错误清洗，主要包含以下几个步骤：1、去重2、去除不合理值3、修正矛盾内容5. 非需求数据清洗原则：把不要的字段删了。如果数据量没有大到不删字段就没办法处理的程度，
ˇ﹏ˇ 第3部分-标准篇-数据清洗原则1.HBSW2_QHBSWJJSXMHJYXSPSX_CFJGXX（区环保局-建设项目环境影响审批事项_处罚结果信息）1.1.标准层过滤原则：T+1规则，取历史层的增量数据SE一般而言，完整的可视化流程包括以下内容：可视化输入：包括可视化任务的描述，数据的来源与用途，数据的基本属性、概念模型等；可视化处理：对输入的数据进行各种算法加工，包括数
3、数据清洗工作不包括( )。A. 删除多余重复的数据B. 采用适当方法补充缺失的数据C. 纠正或删除错误的数据D. 更改过大的和过小的异常数据答案解析4、什么是数据清洗？数据清洗数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理异常值，处理缺失值，光滑噪声和去重等。1.一致性检查一致性
图1是数据预处理的基本步骤，包括中文分词、词性标注、数据清洗、特征提取(向量空间模型存储)、权重计算(TF-IDF)等。1.中文分词技术及Jieba工具在得到语料之后，首先需要做的就是对二、数据清洗数据科学家的一个必备技能是知道自己的下一步操作是处理模型还是数据。有一个好的经验法则是先观察数据然后进行数据清洗。一个干净的数据集能使模型学习到有意义的特
2)数据清洗主要是针对源数据库中出现的二义性、重复、不完整、违反业务或逻辑规则等问题的数据进行统一的处理。即清洗掉不符合业务或者没用的的数据。比如通过编写hive或者MR清洗字数据清洗可以按照水哥总结的三个准则进行：行准则主要关注行记录是否有空值，列准则主要是对不同数据类型的合法性检查，唯一性主要看行记录是否有重复。好了，今天的文章就分享到这里
