清洗规则节点用来表现数据流转过程中的筛选标准。大量的数据分布在不同的地方，每个地方对数据质量的要求都有所不同，数据接受方会根据自己对数据的要求来过滤接入的数据，这些要求就形成数据标准，并数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题，解决问题。对于是否过滤，是否修正一般要求客户确认，对于过滤掉的数据，写入Excel文件或者将过滤数据写入数
一、数据清洗的7个步骤二、对每个具体步骤的操作展示选择子集：对不需要的数据进行隐藏取消隐藏的数据2.列名重命名3.删除重复值4.缺失值处理找到缺失值处理缺失值(1)人工手数据清洗是为了提高数据质量，降低数据统计过程中的错误率。在进行数据分析之前，我们需要在计算机的帮助下进行数据清洗，主要包括数据有效范围的清洗、数据逻辑
╯ω╰ 这类数据的原因是业务系统完善接收输入后没有判断直接写入背景数据库，如数值数据输成全角数字字符、字符串数据、日期格式不正确、日期越界等。这种类型的数据还需要进行分类，对于数据清洗，旨在提高数据的质量、缩小数据统计过程中的误差值。三、数据清洗的基本流程“一图胜千言”，直接上一张数据清洗的路径图，是不是一目了然啦！1、对缺失值进行清洗
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下面分别针对基于数据源的“脏”数据分类和基于清洗方式的“脏”数据分类进行详细讲解。1. 基于数据源的“脏”数据分类通常情况下，将数据源中不完整、重复以及错误等有问题的数
一. 理解数据整体上理解数据集中的的数据字段意义，需要理解数据集的数据类型：文本型，数值型，逻辑性，错误值二. 数据清洗数据清洗也叫做数据预处理，一般进行数据清洗需要通过通过1.数据分析数据分析是数据清洗的前提和基础，通过人工检测或者计算机分析程序的方式对原始数据源的数据进行检测分析，从而得出原始数据源中存在的数据质量问题。2.定义数据清洗的策
