对重复情况复杂的数据进行去重。例如不同渠道来的客户数据，可以通过相同的关键信息进行匹配，合并去重。数据清洗是将重复、多余的数据筛选清除，将缺失的数据补充完整，将错误的数据纠正或者删除，最后整理成为我们可以进一步加工、使用的数据。所谓的数据清洗，也就
1、清洗数据有三个方法，分别是分箱法、聚类法、回归法。2、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里的数据清洗的几种常用手段数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据、重复数据，过滤与挖掘主题无关的数据，处理缺失值和异常值。缺失值的处理办法1、不处理2、删除记录3
(2)数据清洗(3)数据融合(4)数据转换3. 数据分析方法(1)概率统计应用(2)图论应用(3)组合分析(4)算法的选择与应用：排序算法、查找算法、数值计算字符串处常见的数据清洗方法有：重复值处理、空缺值处理、异常值处理、数据标准化。以下具体介绍数据清洗方法操作
常用的数据清洗方法主要有以下四种：丢弃、处理和真值转换。让我们来看看这四种常见的数据清洗方法。1、丢弃部分数据丢弃，即直接删除有缺失值的行记录或列字段，以减少趋势数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
第一步：缺失值清洗缺失值是最常见的数据问题，处理缺失值也有很多方法，我建议按照以下四个步骤进行：1、确定缺失值范围：对每个字段都计算其缺失值比例，然后按照缺失比例和字段重要各类数据海量接入，同时业务也需要快速的数据反馈，数据采集-数据清洗-数据建模-数据可视化，这一系列的过程需要数据分析使数据产品化，平台化。例如现在各大公司都会搭建自己的BI平台，
