大数据之路——一)算法建模中的数据清洗，作者：Mochou:恒生LIGHT云社区在当前大数据的背景下，数据处理占了极大的份额，就像一个西红柿做成西红柿炒鸡蛋，需要经过调料整合，菜料清洗，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。1、DataWrangler:这
数据清洗(Data cleaning)– 对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”，指发常见的方法如下：一、数据清洗Step1：处理重复数据1、找出重复数据（Excel方法）（1）函数：countif(
通常数据清洗算法包括下面5个步骤，其中前3个步骤侧重于数据错误特性的研究通过研究数据特性定义可执行的数据转换步骤；剩余的两个步骤是利用前面步骤的结果，在数据装载的时候数据清洗的主要包括：纠正错误、删除重复项、统一规格、修正逻辑、转换构造、数据压缩、补足残缺/空值、丢弃数据/变量。1. 纠正错误错误数据是数据源环境中经常出现的一类问题。数据
∩▽∩ 在数据挖掘过程中，数据清洗主要根据探索性分析后得到的一些结论入手，然后主要对四类异常数据进行处理；分别是缺失值(missing value),异常值(离群点),去重处理(D第四步：非需求数据清洗这一步说起来非常简单：把不要的字段删了。但实际操作起来，有很多问题，例如：把看上去不需要但实际上对业务很重要的字段删了；某个字段觉得有用，但又没想好
数据清洗的方法包括：1.处理缺失值；2.删除重复项；3.处理离群值；4.格式和类型转换；5.数据归一化；6.数据集成；7.数据转换；8.数据简化。以下分别对这8类方法进行介绍。1.处理缺通常来说，清洗数据有三个方法，分别是分箱法、聚类法、回归法。这三种方法各有各的优势，能够对噪音全方位的清理。分箱法是一个经常使用到方法，所谓的分箱法
