2.定义数据清洗的策略和规则根据数据分析出的数据源个数和数据源中的“脏”数据程度定义数据清洗策略和规则，并选择合适的数据清洗算法。3.搜寻并确定错误实例搜寻并确定错误实例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。
基础数据清理工作的主要内容是：1)将原单机版软件中的sfjck.dbf(业主分户数据)和jcsjk.dbf(门牌幢数据)导入到新系统中。2)新系统会自动将导入的数据与新系统数据清洗要对监测数据进行滤波去噪、去除异常值、数据插补。1)滤波去噪的常见方法有平均值滤波、中值滤波
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这部分的工作是去掉一些使用简单逻辑推理就可以直接发现问题的数据，防止分析结果走偏。主要包含以下几个步骤：1、去重有的分析师喜欢把去重放在第一步，但我强烈建议把去重放在格式
⼀. 数据清洗主要⼯作1. •噪声(Noise)消除•噪声包含错误值(类别型字段)及离群值(数值型字段)•噪声使探勘结果有相当⼤的偏差，必须将噪声移除或将其做适当的处理 1、准备工作拿到数据表之后，先做这些准备工作，方便之后的数据清洗。1)给每一个sheet页命名，方便寻找(2)给每一个工作表加一列行号，方便后面改为原顺序(3)
数据清洗工作主要包含文件类型清洗、内容格式清洗、缺失值清洗、数据去重和其他五个方面：一、文件类型清洗将不同类型数据清洗成统一类型的文件，例如将TXT、CS数据清洗：按照一定的规则剔除或者填充不满足实际需要的业务数据。这里的清洗主要包括三部分的内容，第一部分是测试数据、第二个是错误的数据，第三个是缺失的数据。错误的数据我们
