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
数据清洗的基本流程(数据的清洗与预处理)数据分析师80%的时间都花在数据清洗上！好的数据质量，应该满足“完全合一”•完整性：数据是否存在空值，字段是否完清洗数据有三个方法，分别是分箱法、聚类法、回归法。1、分箱法是一个经常使用到方法，所谓的分箱法，就是将需要处理的数据根据一定的规则放进箱子里，然后进行测试每一个箱子
给出数据清洗的定义和对象，简单介绍了数据清洗的基本原理和数据清洗的过程，针对不同清洗对象的数据清理方法，清洗后数据的评价要求；并对今后数据清洗的研究数据清洗的步骤1.数据清洗的基本过程S1:数据分析。在数据清洗之前，对数据分析，对数据质量问题有更为详细的了解，从而选择更好的清洗方案。S2:定义清洗规则
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数据清洗的主要步骤(一):制定数据质量计划数据清洗的主要步骤(二):在源端更正数据数据清洗的主要步骤(三):测量数据准确性数据清洗的主要步骤(四):管理数据
本文为分析报告《某宝用户行为分析和用户价值分类》的详细数据清洗流程，链接如下https://zhuanlan.zhihu/p/258064720 四.数据清洗4.1 将数据导入My SQL 由于数据量较大，本数据清洗步骤步骤一：选择子集在办公中，经常会碰到excel表格中存在大量列，但有一些列，可能是近期不在使用，就是暂时不在使用的，为了更好的突出重点列，就可以暂时把这些不用的列隐藏
