数据仓库中的数据清洗
数据仓库中的数据清洗和集成技术研究
数据仓库中的数据清洗和集成技术研究数据仓库是一个能够将多个不同数据源的数据集成起来，以支持数据分析和决策制定的系统。
这个过程需要对数据进行清洗和集成，以确保数据的一致性、准确性和完整性。
本篇文章将研究数据仓库中的数据清洗和集成技术，包括技术挑战、解决方案和最佳实践等方面的内容。
数据清洗技术数据清洗是数据仓库的一个必要步骤，其目的是清除错误、缺失、重复或不一致的数据。
数据清洗技术的挑战在于数据的多样性、复杂性和容量。
下面是一些数据清洗技术的解决方案：1. 基本规则技术：基本规则技术是使用标准公式、逻辑规则和数据格式来清楚数据的一些异常和错误。
例如：验证数据格式、检查数据的范围、正确性、唯一性等。
2. 人工审查和纠错：人工审查和纠错是通过人类的专业知识和经验来检查和纠正数据的一些异常和错误。
3. 数据合并和重复数据清除：这种技术是针对数据源之间存在相同记录的情况，旨在将重复的数据合并为一个记录。
4. 自动化数据清洗：自动化数据清洗是利用计算机算法自动检测和纠正数据中的异常和错误。
数据清洗引擎可以帮助加快清除大量数据的速度，减少人类工作的负担。
数据集成技术数据集成是将多个不同来源的数据集成到同一个仓库中的过程。
数据集成技术挑战在于数据的来源、格式和结构都不同。
下面是一些数据集成技术的解决方案：1. 数据格式化：数据源可能存储在多个格式中，例如 CSV，Excel，XML，JSON 等等。
只有将数据格式化后才能完成数据集成，这可以通过数据预处理工具或 ETL 工具来实现。
2. 数据映射和转换：对于不同来源的数据，常常需要进行数据映射和转换。
例如，将日期格式从 MM/DD/YYYY 格式转换为 YYYY-MM-DD 格式，或将货币从美元转换为欧元。
3. 数据集成应用程序接口（API）：API 可以简化向外部系统请求数据的过程。
API 可以通过 REST、SOAP 等方式传输数据。
4. ETL 工具：“抽取、转换、加载”（ETL）是将数据从多个源聚合到数据仓库中的一种标准方法。
数据仓库设计与建模的数据清理与数据质量管理的数据清理与预处理的数据清洗与数据处理方法(六)
数据仓库设计与建模的数据清理与数据质量管理的数据清理与预处理的数据清洗与数据处理方法引言数据仓库设计与建模是当今企业中非常重要的一项工作。
为了保证数据仓库中的数据能够被正确、高效地利用，必要进行数据清理与预处理。
本文将探讨数据清洗与数据处理的方法，旨在帮助读者更好地理解数据仓库设计与建模过程中的数据质量管理。
一、数据清洗数据清洗是数据仓库设计与建模过程中不可或缺的一步，它的主要目的是消除数据中的错误、冗余和不一致性，提高数据质量。
数据清洗主要包括以下几个方面的工作。
1. 缺失值处理在数据仓库中，缺失值会对数据分析和挖掘造成极大的困扰。
处理缺失值的方法包括删除包含缺失值的行、将缺失值替换为平均值或中位数等等。
选择合适的缺失值处理方法取决于具体的数据和目标分析的需要。
2. 异常值处理异常值是指在数据中与其他值相比明显偏离的值。
异常值的存在可能会对数据质量产生不良影响，因此需要进行处理。
处理异常值的常用方法有删除、替换为均值或中位数等等。
然而，对于某些特殊情况，保留异常值可能会具有某种特定的业务意义。
3. 数据冗余处理数据冗余是指多个属性或多个数据项中存在相同或近似的信息。
冗余数据会增加数据仓库的存储空间和查询开销，并可能导致数据不一致。
因此，在数据仓库设计与建模的过程中要对数据冗余进行合理的处理，减少存储开销并保证数据一致性。
二、数据质量管理数据质量管理是数据仓库设计与建模中的关键环节，它对于保证数据仓库的数据质量具有重要作用。
数据质量管理的主要内容包括数据质量评估、数据质量度量和数据质量监控。
1. 数据质量评估数据质量评估是对数据质量进行全面评估和分析的过程。
在数据质量评估中，可以使用一些数据质量评估模型和指标来度量数据的准确性、完整性、一致性和可信度等方面的质量。
通过数据质量评估可以找出数据存在的问题，并为后续的数据清洗和预处理提供依据。
2. 数据质量度量数据质量度量是数据质量管理中的重要环节，它旨在对数据质量进行定量化的度量和评估。
数据仓库-数据清洗
数据仓库-数据清洗数据仓库-数据清洗定义ETL抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）ETL的核⼼价值在"T"所代表的转换部分数据清洗是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，并提供数据⼀致性为什么要进⾏数据清洗数据仓库中的数据是⾯向某⼀主题数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取⽽来，并且包含历史数据，因此就不可避免地出现某些数据是错误的，或者数据相互之间存在冲突的情况。
这种数据被称为脏数据。
按照⼀定的规则处理脏数据，这个过程就是数据清洗任务数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是直接删除掉，还是修正之后再进⾏抽取。
脏数据类型残缺的数据这⼀类数据主要是⼀些应该有的信息缺失，如产品名称、客户名称、客户的区域信息，还包括业务系统中由于缺少外键约束所导致的主表与明细表不能匹配等。
错误的数据这⼀类错误产⽣的原因多是业务系统不够健全，在接收输⼊后没有进⾏合法性检查或检查不够严格，将有问题的数据直接写⼊后台数据库造成的，⽐如⽤字符串存储数字、超出合法的取值范围、⽇期格式不正确、⽇期越界等。
重复的数据源系统中相同的数据存在多份。
差异的数据本来具有同⼀业务含义的数据，因为来⾃不同的操作型数据源，造成数据不⼀致。
这时需要将⾮标准的数据转化为在⼀定程度上的标准化数据。
数据清洗原则优先对数据清洗处理流程进⾏分析和系统化的设计，针对数据的主要问题和特征，设计⼀系列数据对照表和数据清洗程序库的有效组合，以便⾯对不断变化的、形形⾊⾊的数据清洗问题。
清洗流程预处理对于⼤的数据加载⽂件，特别是新的⽂件和数据集合，要进⾏预先诊断和检测，不能贸然加载。
有时需要临时编写程序进⾏数据清洁检查标准化处理应⽤建于数据仓库内部的标准字典，对于地区名、⼈名、公司名、产品名、分类名以及各种编码信息进⾏标准化处理。
查重应⽤各种数据库查询技术和⼿段，避免引⼊重复数据；出错处理和修正将出错的记录和数据写⼊到⽇志⽂件，留待进⼀步处理。
数据仓库中的数据清洗和数据集成技术研究
数据仓库中的数据清洗和数据集成技术研究【导言】数据仓库是一个用于支撑决策和分析的大型数据存储和管理系统。
在数据仓库中，数据清洗和数据集成是数据管理的重要环节。
本文将探讨数据仓库中的数据清洗和数据集成技术的研究进展，并分为三个章节进行讨论。
【第一章数据清洗技术】数据清洗是指在数据仓库中对原始数据进行预处理，以确保数据质量和完整性。
数据清洗技术主要包括数据去重、数据纠错、数据填充和数据整合。
首先，数据去重是指在数据集成过程中，如果存在相同的数据记录，需要进行去重处理。
常用的数据去重技术有基于条件的去重和基于规则的去重。
基于条件的去重是指通过设定条件来判断是否为重复数据，而基于规则的去重是根据某些规则来判断是否为相同数据。
数据去重可以降低存储和计算资源的使用，提高数据查询效率。
其次，数据纠错是指在数据清洗过程中，对错误和不一致的数据进行修正和纠正。
在数据收集和整合过程中，由于数据源的不一致性或人为的误操作，会导致数据中出现错误的值或不一致的数据。
数据纠错技术可以通过数据规范化、数据验证和数据转换等方法，对错误数据进行纠正和修复。
另外，数据填充是指在数据集成过程中，对缺失的数据进行填充。
在数据仓库中，数据的完整性对于后续的数据分析和决策具有重要意义。
数据填充技术可以通过插值、回归和统计方法等手段，对缺失的数据进行预测和估算。
最后，数据整合是指将来自不同数据源的数据进行整合和统一。
数据仓库的数据源通常包括内部数据源和外部数据源，不同数据源的数据格式、结构和语义可能存在差异。
数据整合技术可以通过数据转换、数据映射和数据集成等手段，将不同数据源的数据进行整合和融合，以提供一致和统一的数据视图。
【第二章数据集成技术】数据集成是指将来自不同数据源的数据进行集成和融合的过程，使得数据仓库中的数据具备一致和完整的特性。
数据集成技术主要包括数据提取、数据转换和数据加载。
首先，数据提取是指从不同数据源中提取所需数据的过程。
数据仓库中的ETL技术与数据清洗
数据仓库中的ETL技术与数据清洗在大数据时代，数据已经成为企业最重要的资产之一。
数据仓库在企业中扮演着重要的角色，它可以帮助企业集成数据，存储并管理大量的数据，为企业提供决策支持。
然而，数据的质量对数据仓库的建设和运营至关重要，而数据清洗和ETL技术则是数据仓库建设中必不可少的一部分。
一、数据清洗数据清洗是指对数据进行识别、纠错、去重、完整性检查等操作，以保证数据的准确性、完整性和一致性。
鉴于真实的世界数据来源可能来自不同的来源，不同的格式，不存在标准化的样本，数据清洗是一个艰巨的任务。
当清洗工作不彻底时，数据品质将会受到显著的危害。
数据清洗需要针对多个方面进行操作。
一方面，数据清洗需要对数据进行去重，保证数据的唯一性。
另一方面，对于缺失数据需要进行补充或剔除，保证完整性。
二、ETL技术ETL是Extract-Transform-Load的缩写，它是数据仓库中将数据从源系统中提取出来，并转换为可用的格式最后加载到数据仓库中的过程。
ETL技术是一个非常重要的技术，它是数据仓库中实现数据集成的核心技术之一。
ETL技术中包含三个部分：抽取、转换和加载。
在数据仓库中，数据集成任务往往需要从不同的数据源中提取数据，并根据业务需要进行数据转换。
最后，这些数据将被加载到数据仓库中，以便从中洞察企业的信息，取得更好的商业效益。
三、ETL技术与数据清洗的关系ETL技术通常比数据清洗更为复杂。
在大型企业中，数据源可能达到数百甚至数千，其中每一个数据源都有其本身的数据格式和结构。
这就需要ETL技术能够识别和处理这些不同的格式和结构，进而将这些数据转换为标准化的数据。
同时，ETL技术需要对数据进行整合和处理，以保证数据从多个数据源中提取后是一致的。
由于清洗任务是ETL技术中的一个关键任务，它的影响会在ETL技术的后续步骤中体现出来。
在ETL过程中，数据清洗往往是非常关键的一步。
尽管E和T在ETL中都包含了数据清洗的部分，但不同数据源的数据质量很有可能不同。
数据仓库的数据清洗和整合
数据仓库的数据清洗和整合在当今信息爆炸的时代，企业和组织面对的数据量愈加庞大，为了更好地利用这些数据来支持决策和业务发展，数据仓库作为一种重要的数据存储和管理方式被广泛应用。
然而，数据仓库的建设离不开对数据的清洗和整合，本文将就数据仓库的数据清洗和整合进行探讨。
一、数据清洗数据清洗是指对原始数据进行处理，以去除其中的噪声、冗余和错误，使数据变得更加规范和准确。
数据清洗主要包括以下几个步骤：1. 数据去重在数据收集的过程中，由于数据来源的不同和数据输入的错误等原因，可能会造成重复的数据。
因此，数据去重是数据清洗的首要步骤。
可以通过使用数据库的去重功能或编写程序来实现数据去重。
2. 缺失值处理原始数据中可能存在缺失值，即某些数据项没有记录或记录不完整。
在数据清洗过程中，需要根据具体情况选择合适的方法来处理缺失值，常见的方法有删除缺失值、插值法和替代值法等。
3. 错误值处理原始数据中可能存在错误值，即不符合预期的数据。
错误值可能是由于数据输入错误、设备故障或人为操作等原因导致的。
在数据清洗过程中，需要对错误值进行检测和修复，可以通过数据验证、规则检测和异常值检测等方法来实现。
4. 数据格式统一原始数据中的数据格式可能各不相同，包括日期、时间、货币、单位等。
为了方便后续的数据整合和分析，需要对数据格式进行统一化处理，使得数据的格式一致。
二、数据整合数据整合是指将不同数据源的数据进行统一编码和整合，以便于进行数据分析和业务决策。
数据整合主要包括以下几个步骤：1. 数据集成数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合的过程，可以通过数据库的联接操作、ETL工具等方式来实现。
在数据集成过程中，需要考虑数据格式的兼容性、数据元素的匹配和数据冲突的解决等问题。
2. 数据转换数据转换是将数据从源数据格式转换为目标数据格式的过程，包括数据的清洗、重构和映射等操作。
数据转换可以根据具体需求进行不同的处理，例如将日期时间格式转换为字符串格式、将货币转换为统一单位等。
数据仓库中的数据清洗技术研究
数据仓库中的数据清洗技术研究随着互联网的发展以及各种大数据应用的兴起，数据清洗技术也愈发重要。
在数据仓库的场景下，数据清洗技术更是成为了保证数据质量和数据分析结果准确性的重要一环。
在此我们将就数据仓库中的数据清洗技术进行研究，分析其现状与未来的发展趋势。
一、数据清洗的概念所谓数据清洗，就是指在保留数据完整性的前提下，从原始数据中去除掉无用、重复以及不符合标准的数据。
在数据仓库中，数据清洗更加注重数据的准确性和一致性。
数据清洗所要达到的目的就是让清洗后的数据成为准确、可靠、组织良好的数据集，以方便后续的数据分析、挖掘、建模等工作。
同时，数据清洗也可以帮助我们发现并纠正数据质量问题，提高数据质量和数据的应用价值。
二、数据清洗的流程在数据仓库中，进行数据清洗的流程一般可以分为以下几个步骤：1. 数据收集首先我们需要收集原始数据，这些数据可能来自于各种不同类型的数据源，包括数据库、文件、传感器等等。
在收集数据的过程中，需要注意保证原始数据的完整性和一致性，以免影响后面的数据清洗工作。
2. 数据审查数据审查主要是对原始数据进行初步的审查和检查，以确定数据质量问题的存在。
在进行数据审查时需要注意以下几点：1）检查数据格式，确保数据都符合数据规范和标准。
2）检查数据项，确保数据项之间的关系和定义都正确无误。
3）检查数据的完整性，确保数据集中没有缺失数据和重复数据。
4）检查数据的准确性，确保数据项的值和实际情况是一致的。
3. 数据筛选数据筛选主要是针对数据集中存在的无用数据、重复数据以及不一致数据进行去除。
这一步需要根据具体场景确定筛选标准，以保留最有价值的数据和信息。
数据筛选的方法有很多种，可以采用手动筛选或者自动化筛选，根据需要进行选择。
4. 数据清洗在进行数据清洗时需要注意以下几点：1）去除重复数据：在数据集中清除重复行或列的数据，确保数据集唯一。
2）对缺失数据进行填充：数据项缺失时按照规则填充对应的值，以确保数据完整。
数据仓库中的数据清洗算法研究
数据仓库中的数据清洗算法研究数据清洗是数据仓库建设中至关重要的环节。
在数据仓库中，数据清洗是指通过检测、验证和纠正数据错误、不一致性和不完整性等问题，以确保数据的准确性、一致性和完整性。
因此，研究和应用高效的数据清洗算法对于数据仓库的成功建设至关重要。
本文将关注数据仓库中的数据清洗算法，并探讨其核心内容和应用领域。
一、数据清洗的核心内容数据仓库中的数据清洗主要包括数据抽取、数据验证、数据纠正和数据一致性处理等环节。
1. 数据抽取：数据抽取是指从源系统中获取数据并将其引入数据仓库的过程。
在数据抽取过程中，需要注意数据的准确性和完整性，并进行数据规范化和去重等操作，以保证数据的质量。
2. 数据验证：数据验证是指对抽取的数据进行验证，确保数据满足预定义的数据质量规则。
数据验证通常包括数据类型检查、数据范围检查、数据唯一性检查等。
通过数据验证可以发现数据中的错误和异常，为后续的数据纠正和一致性处理提供基础。
3. 数据纠正：数据纠正是指对不符合数据质量规则的数据进行纠正。
数据纠正的方法主要包括数据替换、数据插入、数据删除等操作。
在数据纠正过程中，需要考虑数据纠正的准确性和效率，避免对数据造成不必要的改动。
4. 数据一致性处理：数据一致性处理是指对数据中的不一致性进行处理，保证数据在不同维度上的一致性。
数据一致性处理通常包括数据合并、数据聚合、数据转换等操作，以满足数据仓库中的一致性要求。
二、数据清洗算法的应用领域数据清洗算法在各个行业和领域都有广泛的应用，其中包括以下几个方面：1. 金融领域：在金融领域，大量的数据需要进行清洗和处理，以用于风险评估、信用评分等任务。
数据清洗算法可以帮助金融机构清理和纠正数据错误，提高数据的准确性和可信度。
2. 零售行业：在零售行业，数据清洗算法可以用于清洗销售数据、库存数据等，以帮助企业了解销售情况、管理库存，并提供决策支持。
3. 健康医疗领域：在健康医疗领域，数据清洗算法可以用于清洗和处理医疗数据，以提供精确的医疗诊断、预测疾病风险等服务。
数据仓库中的数据清洗与预处理研究
数据仓库中的数据清洗与预处理研究随着数据的快速增长，数据仓库的建设和数据处理成为了企业数据管理的重要过程。
数据仓库的成功关键在于收集、清理和预处理数据，以便数据分析师和业务用户从中提取价值。
在数据仓库建设的过程中，数据清洗和预处理是其中最重要的环节。
本文将会探讨数据仓库中数据清洗和预处理的研究，包括其概念、方法和应用。
一、数据清洗1.1 数据清洗的概念数据清洗是数据仓库中最关键的步骤之一。
数据清洗是指通过对数据进行处理的过程，从而能够保证数据的质量和适用性。
在这个过程中，数据的质量和适用性是最重要的考虑因素。
对于不符合标准的数据，要进行修正、替换或排除。
数据清洗有助于确保数据仓库中的数据准确无误，从而可帮助业务决策者挖掘出更加准确、有用的信息。
1.2 数据清洗的方法数据清洗有许多方法。
最常见的是通过人工操作来进行数据清洗。
人工清洗需要工人对数据进行逐一比较，以确定哪些数据需要进行修正。
此外，数据清洗过程还可以通过人工分析来进行自动化处理。
自动化处理管理系统可帮助在追踪工作过程中快速发现错误，并自动地修复这些错误。
而自动化清洗能够最大限度地提高数据清洗的效率，同时还可以减少操作人员的错误率。
1.3 数据清洗的应用数据清洗在数据仓库中扮演着至关重要的角色，因为它不仅可以提高数据质量，更重要的是可以减少数据分析的时间和成本。
通过消除数据文件中的不良数据，有助于保持数据的准确性和适用性。
如果企业不进行数据清洗，那么在数据分析过程中就会频繁出现错误，从而导致企业浪费时间和资源。
因此，数据清洗是数据仓库建设的核心控制点，需要一直维护和优化，以确保数据质量。
二、数据预处理2.1 数据预处理的概念数据预处理是指在进入数据仓库之前对数据进行的处理。
它是一系列处理数据的操作，包括数据的清洗、转换、集成和规范化等。
数据预处理可以使数据仓库中更准确、可靠和可用。
2.2 数据预处理的方法数据预处理的方法主要有数据清洗、数据转换、数据展示和数据规范化等。
数据仓库中的数据清洗方法比较
数据仓库中的数据清洗方法比较数据清洗是数据仓库中一个至关重要的环节，它涉及到从原始数据中识别、纠正或删除错误、不完整或冗余的记录。
因为数据仓库的目标是提供高质量的数据用于分析和决策，数据清洗是确保数据质量的关键步骤之一。
在数据仓库中，有几种常见的数据清洗方法，每一种方法都有其独特的优势和适用场景。
下面将对这几种方法进行比较分析，以帮助您选择最适合您的数据仓库需求的方法。
1.规则检测方法规则检测方法是通过定义规则来识别和纠正数据中的错误或异常情况。
这些规则可以是预定义的、基于业务知识的或根据数据特征生成的。
例如，我们可以定义一个规则来检测并删除重复的记录，或者使用一些预定义规则识别和修正缺失数据。
规则检测方法的优势在于其简单性和可扩展性，但它可能无法处理某些复杂的数据质量问题。
2.统计方法统计方法使用统计技术来分析数据的分布和趋势，并识别潜在的数据质量问题。
例如，我们可以计算每个数据字段的平均值、标准差和频率分布，从而找出异常值或离群值。
使用统计方法可以帮助我们发现隐藏在数据中的问题，但这种方法可能无法消除某些错误或缺失数据。
3.模式识别方法模式识别方法使用机器学习和模式识别技术来发现数据中的模式和规律，从而检测和修复数据质量问题。
例如，我们可以使用聚类算法来发现数据中的分组模式，并标记出异常或错误数据。
模式识别方法的优势在于其自动化和高效性，但它可能需要大量的计算资源和训练数据。
4.人工审核方法人工审核方法是指通过人的参与来检查和修复数据质量问题。
这种方法可以是手动的，也可以是半自动的。
人工审核方法通常用于处理那些无法通过算法或统计方法自动解决的问题。
例如，当数据包含大量异构或非结构化数据时，需要人工审核来识别和解决问题。
然而，人工审核方法可能会耗费大量的时间和人力资源。
综上所述，不同的数据清洗方法各有优势和适用场景。
根据数据仓库的需求和数据质量问题的性质，我们可以选择适合的方法或结合多种方法来进行数据清洗。
数据清洗和转换：确保数据仓库准确性和可靠性
数据清洗和转换：确保数据仓库准确性和可靠性
清洗和转换数据是数据仓库管理的重要步骤，可以确保数据仓库中的数据准确性和可靠性。
以下是一些有效的清洗和转换数据的方法和技术：
1. 数据清洗：数据清洗是去除数据中的噪声、重复、错误和缺失值等低质量数据的步骤。
需要识别和删除重复数据、填充缺失值、纠正错误值，以确保数据的准确性和一致性。
2. 数据格式转换：数据格式转换是将数据从一种格式转换为另一种格式的步骤。
需要将数据转换为符合数据仓库设计标准的格式，以便在数据仓库中进行存储和处理。
3. 数据类型转换：数据类型转换是将数据从一种数据类型转换为另一种数据类型的步骤。
需要将数据转换为符合数据仓库设计标准的数据类型，以便在数据仓库中进行处理和分析。
4. 数据标准化：数据标准化是将数据按照一定的标准进行归一化处理的步骤。
需要将数据转换为符合数据仓库设计标准的范围，以便在数据仓库中进行比较和分析。
5. 数据聚合：数据聚合是将多个数据源的数据进行整合和汇总的步骤。
需要将数据聚合到一起，以便在数据仓库中进行存储和处理。
6. 数据推断：数据推断是根据已知数据进行推理和推断的步骤。
需要使用已知的数据来推断未知的数据，以确保数据的准确性和一致性。
综上所述，有效的清洗和转换数据的方法和技术可以确保数据仓库中的数据准确性和可靠性。
需要定期进行数据清洗和转换，以确保数据仓库中的数据与业务需求和数据仓库的设计标准一致。
数据仓库中的数据清洗和归纳
数据仓库中的数据清洗和归纳随着数据量的爆炸式增长，数据仓库作为企业数据管理的重要手段，越来越受到重视。
但是，即便是在数据仓库中，也不一定能保证数据的完全可靠性。
因此，数据清洗和归纳的工作，成为了数据仓库建设不可或缺的环节。
一、何谓数据清洗在进行数据归纳前，我们首先要应对的是数据清洗，意思就是将原始数据中的噪音、不一致性、不完整性、未定义值以及其它异常值识别出来，减少数据仓库中数据质量问题。
因为随着数据量的增长，数据中出现来自多个不同来源的数据，以及部分错误或者缺失的数据情况越来越常见。
数据清洗工作包括但不限于：1.数据去重：寻找出具有相同字段特征的多条数据，将其合并为一条。
2.数据纠错：寻找出数据中的错误数据并进行修正。
3.数据格式化：将数据中的格式进行统一，比如数据时间格式，比如某些用户输入数据的不规范格式，要对其时调整，让其格式化为规范格式。
4.其他：还可以寻找出数据中的异常值、未定义值，将其进行清理。
当然，数据清洗并不是所有的数据都要清洗的，要根据业务需求来搞。
二、数据归纳的核心思想数据归纳主要目的是在数据仓库中对数据进行整理和汇总，以方便企业决策。
数据仓库可以存储大量历史数据，除了历史数据，还包括了从多个数据源汇集来的不同类型数据，方便了企业决策者对数据进行分析和业务判断。
其核心思想是让数据仓库的数据更具可读性，更容易为企业领导者所理解。
三、数据归纳的流程在进行数据归纳时，我们需要遵循一套流程：首先，我们需要使用一些数据工具和统计方法完成对数据的整理和归纳；其次，我们需要对数据进行标准化和分类，选择合适的数据结构；最后，我们需要对数据进行聚合和统计分析，进而进行业务决策。
数据归纳的流程如下：1.数据收集：从多个数据源中收集数据。
2.数据预处理：数据预处理主要包括数据清洗、数据纠错、数据去重等工作。
3.数据标准化：数据标准化是将数据转化成企业内部的统一标准格式。
4.数据分类：将数据按照企业业务部门进行分解，将不同类型的数据组织在不同的数据表中。
数据仓库设计与建模的数据清洗与格式化方法(三)
数据仓库设计与建模的数据清洗与格式化方法在数据仓库设计与建模过程中，数据清洗与格式化是非常重要的步骤。
它们的目的是提高数据质量，使数据能够适应特定的业务需求和分析目的。
本文将从数据清洗和格式化的概念入手，探讨一些常用的方法和技巧。
一、数据清洗数据清洗是指通过各种技术和手段，对原始数据进行处理和加工，以去除数据集中的噪声、冗余、不一致等问题，从而提高数据的质量和可信度。
以下是一些常见的数据清洗方法：1.缺失值处理：缺失值是指在数据集中缺少特定数值或信息的情况。
有时候，我们需要对缺失值进行处理，以保证数据的完整性。
可以采用删除缺失值、用平均值或中位数填充缺失值等方法来处理。
2.异常值处理：异常值是指与其他观测值相比明显不同的值。
异常值可能是由于测量误差、录入错误或系统故障等引起的。
应该对异常值进行检测和处理，以避免对数据分析和决策产生负面影响。
3.数据去重：数据去重是指在数据集中删除重复的观测值或记录。
重复的数据可能会导致分析结果的失真和冗余。
通过使用唯一标识符、时间戳等方法，可以识别和删除重复数据。
4.数据标准化：数据标准化是将数据转化为统一的格式或单位。
标准化可以提高数据的比较性和一致性，从而更好地支持数据分析和建模。
例如，将货币数据转化为相同的货币单位，将日期数据格式化为统一的日期格式等。
二、数据格式化数据格式化是将原始数据转化为规定的格式或结构，以适应特定的数据仓库模型和分析需求。
数据格式化可以包括以下几个方面：1.数据编码：数据编码是将原始数据按照特定的编码规则进行转换和表示。
常见的编码方式有ASCII、Unicode等。
数据编码可以确保数据在传输和存储过程中不会丢失或失真。
2.数据转换：数据转换是指将原始数据从一个格式或结构转换为另一个格式或结构。
转换可以包括数据类型转换、数据单位转换、数据聚合等。
数据转换可以帮助我们在数据仓库中更好地组织和管理数据。
3.数据分割：数据分割是将大型数据集按照一定的规则和条件进行划分。
数据库中的数据清洗与去重技术
数据库中的数据清洗与去重技术数据的清洗与去重是数据库管理中重要的环节，它们能够提高数据质量、减少冗余和错误数据，使数据库在应用场景中更加高效和可靠。
本文将介绍数据库中的数据清洗与去重技术，探讨它们的应用和实践。
一、数据清洗技术数据清洗是指对数据库中的数据进行筛选和处理，去除掉无效、错误或冗余的数据，以保证数据的准确性和一致性。
下面介绍一些常用的数据清洗技术。
1.数据格式化：数据在录入过程中可能存在格式不一致的问题，如日期格式、电话号码格式等。
通过格式化操作，可以将数据统一为特定的格式，方便后续处理和比较。
2.数据标准化：如果数据库中存在一些字段表示的含义相同但是表述不一致的情况，可以进行数据标准化。
比如将性别这一字段的取值从男、女、1、0等不同的形式统一为M、F。
3.数据合并：对于数据库中的数据表，如果存在数据分散的情况，可以通过数据合并将它们整合到一个表中，减少数据冗余。
4.数据去除：假设数据库中的某些记录已经失效或者无关紧要，可以通过数据去除操作将这些数据删除，减少数据存储量和查询时的负担。
二、数据去重技术数据去重是指对数据库中存在的重复数据进行判断和处理，以保证数据的唯一性。
下面介绍一些常用的数据去重技术。
1.精确匹配去重：根据数据库中的某个字段进行精确的比较和匹配，找出重复的数据并进行删除。
这种方法适用于数据量较小且比较规整的情况。
2.模糊匹配去重：对于数据库中的某个字段，可能存在一些数据存在轻微的差异，但是实际上表示的是同一个意思。
通过模糊匹配的方法，可以去除掉这些表述不同但含义相同的重复数据。
3.基于哈希算法的去重：将数据库中的数据进行哈希计算，将计算结果存储到一个集合中，通过判断新插入的数据是否在集合中存在来进行去重操作。
这种方法适用于大数据量和高效率的去重需求。
4.基于机器学习的去重：运用机器学习算法对数据库中的数据进行分析和处理，通过学习数据的规律和特征来判断是否为重复数据。
这种方法适用于数据量大且复杂的场景。
数据仓库中的数据清洗技术研究
数据仓库中的数据清洗技术研究数据清洗是数据仓库中非常重要的环节，它对于数据分析和决策提供了可靠的基础。
数据清洗旨在识别、排除和纠正数据中的错误、不一致性和不完整性，以保证数据的质量和可靠性。
本文将介绍数据仓库中常用的数据清洗技术。
1. 数据清洗的重要性数据仓库中的数据来自不同的数据源，可能存在各种错误和不一致性。
数据清洗可以帮助我们识别和纠正这些错误，确保数据的准确性和一致性。
数据清洗还可以帮助我们排除不必要的数据，并保证数据的完整性和可靠性，从而提高数据分析的可信度和决策的准确性。
2. 数据清洗的步骤数据清洗一般包括以下步骤：(1) 数据预处理：首先需要对原始数据进行预处理，包括数据抽取、转换和加载等过程。
这些过程可以帮助我们获取原始数据，并将其转换为可供清洗的格式。
(2) 数据筛选：在数据清洗的过程中，我们需要对数据进行筛选，剔除无用的数据和异常值。
通过定义清洗规则和条件，我们可以排除不符合要求的数据，提高清洗效率和数据质量。
(3) 数据去重：在数据仓库中，往往会存在重复的数据记录。
数据去重可以帮助我们删除重复的数据，避免重复计算和分析，提高数据仓库的性能和效率。
(4) 数据变换：有些数据可能存在格式错误或者缺失信息，需要进行数据变换来纠正和补充。
数据变换可以包括数据格式转换、数据填充、数据整合等操作，以保证数据的一致性和完整性。
(5) 数据标准化：不同数据源的数据往往存在不一致的命名、单位和约定。
数据标准化可以帮助我们将不同的数据源统一成统一的标准格式，并进行统一的计量和度量，提高数据的可比性和可用性。
(6) 数据验证：在数据清洗的最后一步，我们需要对清洗后的数据进行验证，保证数据的准确性和完整性。
数据验证可以使用一些常见的统计方法和算法，如均值、方差、相关性等来验证数据的质量。
3. 数据清洗的技术和工具为了实现高效和准确的数据清洗，我们可以借助一些专业的数据清洗技术和工具，如下所示：(1) 数据清洗规则引擎：数据清洗规则引擎可以用来定义和执行数据清洗规则，实现对数据的智能清洗和纠正。
数据仓库中的数据清洗和集成方法综述研究
数据仓库中的数据清洗和集成方法综述研究随着数据量的不断增加和多样化的数据来源，数据仓库的建设成为了现代企业中不可或缺的一环。
然而，数据仓库中的数据往往存在着不一致、冗余、错误等问题，因此需要进行数据清洗和集成，以确保数据的质量和一致性。
本文将对数据清洗和集成的方法进行综述研究。
一、数据清洗方法数据清洗是指通过各种技术手段对数据进行预处理和清理的过程，以消除数据中的噪声、错误和不一致性问题。
以下是常用的数据清洗方法：1. 缺失值处理缺失值是指在数据中出现的空白、未知或不可用的数值。
处理缺失值的方法包括删除含有缺失值的记录、用某个特定值填充缺失值、通过插值方法估计缺失值等。
2. 异常值处理异常值是指与其余数据相比具有显著不同的值。
处理异常值的方法包括删除异常值、替换异常值、通过插值或模型估计异常值等。
3. 重复值处理重复值是指在数据中出现多次的相同记录。
处理重复值的方法包括删除重复记录、保留最早或最新的记录、通过合并或求平均值等方法处理重复记录。
4. 数据格式化数据格式化是指将数据转换为统一的格式，以提高数据的可比性和分析效果。
常见的数据格式化操作包括单位转换、日期格式转换、文本格式转换等。
5. 数据集成和匹配数据集成是指将来自不同数据源的数据集成到一个数据集中的过程。
常用的数据集成方法包括基于键值的匹配、模糊匹配、模式匹配等。
二、数据集成方法数据集成是将来自不同数据源和格式的数据整合到一个一致的数据模型中的过程。
以下是常用的数据集成方法：1. ETL（Extract, Transform, Load）ETL是一种常用的数据集成方法，它包括数据的提取、转换和加载三个步骤。
数据提取是从不同数据源中获取数据，数据转换是对数据进行清洗、格式化和整合的过程，数据加载是将转换后的数据加载到目标数据仓库中。
2. ELT（Extract, Load, Transform）ELT与ETL相似，但不同之处在于ELT将数据提取和加载的步骤放在了最前和最后，数据转换的步骤放在了最后，这样可以更好地利用目标数据仓库的计算能力和存储能力。
数据库的数据清洗和处理
数据库的数据清洗和处理数据清洗和处理是数据库管理中至关重要的环节。
通过对数据库中的数据进行清洗和处理，可以消除数据中的噪声、冗余和错误，提高数据的质量和准确性，为后续的数据分析和应用奠定基础。
本文将介绍数据库的数据清洗和处理的步骤和方法，以及其重要性和应用。
一、数据清洗数据清洗是指对数据库中的数据进行预处理，去除其中的冗余、噪声和错误，以确保数据的准确性和完整性。
数据清洗的步骤如下：1. 数据收集：收集数据库中的原始数据，包括文本、数字、图像、音频等多种形式的数据。
2. 数据去重：去除数据库中的重复数据，避免对后续的分析和处理产生影响。
3. 数据过滤：根据需求和规则，对数据进行筛选，去除无效或不相关的数据，保留有用的数据。
4. 数据纠错：对数据中的错误进行修正，包括拼写错误、格式错误等。
5. 数据转换：将数据从一种形式或格式转换为另一种形式或格式，方便后续的处理和分析。
二、数据处理数据处理是指对数据库中的数据进行加工和转换，以获得有价值的信息和结果。
数据处理的步骤如下：1. 数据整合：将来自不同来源的数据整合到一个统一的数据库中，方便数据的管理和使用。
2. 数据标准化：将数据按照统一的标准进行命名、分类和编码，以提高数据的一致性和可比性。
3. 数据转换：对数据进行计算、聚合、排序等操作，以获得新的数据集或指标。
4. 数据挖掘：利用数据挖掘算法和技术，发现数据中隐藏的模式、规律和关联，为业务决策提供支持。
5. 数据分析：通过统计分析和可视化的方式，揭示数据中的趋势、异常和规律，提供决策者参考。
三、数据清洗和处理的重要性数据清洗和处理在数据库管理中具有重要的作用，主要体现在以下几个方面：1. 提高数据质量：通过清洗和处理，可以消除数据中的错误、冗余和噪声，提高数据的质量和准确性。
2. 确保数据一致性：通过标准化和整合，可以确保数据在不同系统中的一致性，避免数据冗余和不一致的问题。
3. 加快数据分析：清洗和处理后的数据更加易于分析和处理，提高数据分析的效率和准确性。
数据仓库设计与建模的数据清洗与格式化方法(八)
数据仓库设计与建模的数据清洗与格式化方法一、引言在数据仓库建设过程中，数据清洗与格式化是十分重要的环节。
数据清洗的目的是通过剔除脏数据、纠正错误和填补缺失值等操作，使得数据质量达到预期要求；而数据格式化则是将数据按照规定的格式进行重组和调整，以适应数据仓库建模的需要。
本文将为大家介绍数据仓库设计与建模中常用的数据清洗与格式化方法。
二、数据清洗方法1. 剔除脏数据脏数据指的是存在错误、缺失或无法使用的数据。
在数据仓库建设过程中，剔除脏数据非常重要，可以通过以下方法实现：- 异常值检测：通过统计分析和可视化工具，检测数据中的异常值并进行排查和处理。
- 缺失值处理：对于存在缺失值的数据，可以选择删除含有缺失值的记录或者使用插值方法填补缺失值。
- 数据格式错误：对于数据类型错误、格式错误的数据，需要进行格式转换或者修正。
2. 数据纠错数据纠错是指对于存在问题的数据进行错误修正，以提高数据质量。
常见的数据纠错方法包括：- 错误值替换：将错误的值替换为正确的值，可以通过规则或者模型来实现。
- 数据去重：对于数据中存在的重复记录，进行去重操作，以避免重复计算和分析。
3. 数据一致性检查数据一致性检查是指通过校验数据之间关系的正确性，以保证数据的一致性。
例如，在数据仓库中既有订单表又有产品表时，可以通过验证订单所对应的产品是否在产品表中存在来检查数据的一致性。
数据一致性检查可以通过关联查询和条件判断来实现。
三、数据格式化方法1. 数据转换数据转换是指将原始数据转换为符合数据仓库建模规范的形式，常见的转换方法有：- 数据合并：将多个数据源中的数据进行合并，生成一个统一的数据集合。
- 数据拆分：将数据集合中的某些字段进行拆分，以满足维度建模和事实建模的要求。
- 数据聚合：在数据仓库中，经常需要对原始数据进行聚合操作，以满足分析和查询的需要。
2. 数据归一化数据归一化是指将字段的取值范围缩放到一定的区间内，以消除不同字段尺度带来的影响。
数据仓库设计与建模的数据清理与数据质量管理的数据清理与预处理的数据清洗与数据处理方法
数据仓库设计与建模的数据清理与数据质量管理的数据清理与预处理的数据清洗与数据处理方法数据仓库作为企业重要的决策支持系统，扮演着重要的角色。
为了确保数据仓库的有效性，数据清理与数据质量管理是必不可少的环节。
数据清理过程主要包括数据清洗与数据预处理，而数据质量管理则是通过数据清洗与预处理来保证数据的准确性、完整性、一致性和可靠性。
在数据仓库设计与建模中，数据清理与预处理是至关重要的步骤，下面将介绍一些常用的数据清洗与数据处理方法。
一、数据清洗数据清洗是指在数据收集过程中，对数据中的错误、缺失和冲突进行检测、纠正和清除的过程。
数据清洗的目的是清除不正确、不完整和不一致的数据，以确保数据的准确性和一致性。
1.数据检测和纠正数据清洗的第一步是数据检测，即发现数据中的错误和异常情况。
常见的数据错误例如错误的数据格式、超出合理范围的数据等。
一旦发现错误，就需要进行纠正。
纠正的方法可以是手动纠正或者自动纠正，具体方法取决于错误的类型和数量。
2.数据缺失处理数据缺失是指数据中缺失某些属性值的情况。
数据缺失会影响数据的完整性和可用性。
对于数据缺失的处理，可以通过填充缺失值、删除缺失值或者使用插值方法进行补全。
具体方法可以根据数据的类型和属性决定。
3.数据冲突解决数据冲突是指数据集中存在不一致的情况，例如同一个实体的多个属性值不一致。
解决数据冲突可以通过数据集成和数据去重来实现。
数据集成是指将多个数据源的数据合并为一个一致的数据源，数据去重则是指去除重复的数据。
这些操作可以通过数据清洗工具或自定义算法来完成。
二、数据预处理数据预处理是指在数据分析之前对原始数据进行处理和转换的过程。
数据预处理的目的是为了提高数据质量和减少后续分析的计算复杂性。
1.数据变换数据变换是将原始数据转换为可用于分析的形式。
常见的数据变换包括属性的数值化、归一化、离散化等。
数值化是指将属性值转换为数值型数据，以便于进行计算。
归一化是将不同属性的值缩放到相似的范围内，避免数值的差异带来的影响。
数据仓库中的数据清洗与集成策略研究
数据仓库中的数据清洗与集成策略研究随着信息化时代的到来，每个企业都建立了各自的数据系统，并且数据量也逐渐增大。
为了将这些数据有效地应用到业务和管理中，数据仓库的概念应运而生。
数据仓库是指集成了来自多个业务系统的数据，经过清洗、转换、集成后，提供给决策者和业务分析师作为分析和决策依据的数据存储和查询系统。
然而，不同业务系统收集的数据格式、数据质量、数据结构等方面均不同，因此，在建设数据仓库之前，必须先进行数据清洗和集成。
本文就数据仓库中的数据清洗与集成策略进行探讨。
一、数据清洗1. 数据清洗定义数据清洗是指在进行数据转换和加载之前的数据预处理，以保证数据在质量、完整性、准确性、一致性、可靠性、有效性等方面达到标准要求。
2. 数据清洗的作用数据清洗的目的是处理来自不同业务系统的数据并消除重复数据、拆分数据、填补缺失数据以及规范化数据格式。
这样可以保证数据质量，使其可以为数据仓库服务。
3. 数据清洗策略在进行数据清洗时，需要制定一些策略。
下面是一些常用的策略：（1）删除重复数据。
在数据清洗过程中，需要删除掉重复的数据。
这样可以避免数据出现冗余状态，同时也有利于提高数据查询效率。
（2）填补缺失数据。
如果数据缺失，需要进行填补操作。
数据填补的方法有很多，主要包括插值填补、模型填补、数据成对填补等。
（3）拆分数据有些数据是需要拆分成多个字段，以便数据可以被更好地利用。
例如，一个电话号码字段可以拆分成区号、电话号码和分机号。
二、数据集成1. 数据集成定义数据集成是将多个数据源中的数据整合在一起，形成一个新的数据体系的过程。
这个过程包括数据的抽取、清洗、转换和加载，使其能够被更好地管理和利用。
2. 数据集成的作用数据集成的目的是清洗和转换多个数据源的数据，并将它们整合到一个集中式数据存储中，以便于数据分析和决策。
3. 数据集成策略（1）定义数据结构在开始进行数据集成之前，需要定义数据结构，以便更好地整合多个数据源的数据。
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数据仓库中的数据清洗刘玉① 陈金雄②①福州大学物理与信息工程学院，350002，福州市工业路523号②南京军区福州总医院，350025，福州市西二环北路156号关键词 数据清洗 二次清洗 数据仓库摘 要 以病种分析为例，介绍了在数据仓库中数据清洗的方法——二次清洗法，二次清洗完成的工作是不同的，第一次的清洗主要负责清洗源数据中的“脏数据”，第二次清洗则负责维度的提取。
1 引言随着时间的发展，医院信息系统中积累了大量的业务数据，越来越多的医院选择建立数据仓库以提取其中有用的信息，用于分析和决策。
病种分析就是当前比较热门的主题，可以通过病种分析主题考察单病种的治愈质量、平均费用、平均住院日及单病种的病人构成情况，有利于单病种的合理限价，提高医院的竞争力。
病种分析的星型结构见图1。
病种分析中涉及到众多的数据，数据的准确与否直接关系着决策质量的好坏。
为了能够准确的决策，必须对进入数据仓库的数据进行清洗。
图1 病种分析主题的星型结构（事实表中红色的字段为其度量）由于数据的清洗需要占用系统较多的资源，为了不影响“军卫一号”日常的处理速度，同时保证数据尽可能的准确，我们采用了“二次清洗”的方法：将源数据抽取至数据缓冲区时进行第一次的数据清洗；将数据缓冲区的数据送入数据仓库时进行第二次的清洗，两次清洗的作用范围是不同的[1]。
清洗的过程见图2。
事实表 SYM_IDAGE_IDADD_IDSEX_IDCHARGE_IDCHARGE_DEPTDISCHARGE_DETPDOCTOR_ID数量平均住院日平均费用科室维 DEPT ID 地理维 ADD ID 病种维SYM ID 费别维 CHARGE ID 医生维 DOCTOR ID 性别维 SEX ID 年龄维 AGE ID图2 数据清洗的过程2 第一次清洗病种分析涉及到“军卫一号”中的5张相互关联的业务数据表，14张公用字典表，第一次清洗主要是负责清洗源表中的“脏数据”，本次清洗在数据缓冲区中进行。
根据“脏数据”种类的不同，有下面四种清洗的途径。
2.1 业务数据表间关联的清洗[2] 病种分析主题中所需要的源数据来自“军卫一号”中的不同的五张表：诊断分类记录DIAGNOSTIC_CATEGORY、诊断对照记录DIAG_COMPARING、诊断记录DIAGNOSIS、住院病人主记录PAT_VISIT、门诊诊断记录CLINIC_DIAGNOSIS，这五张表可以通过相应的字段相互关联。
这时，数据清洗要做的就是检查这些表间是否能够一对一的关联起来；若不能关联，则必须找出不能关联的记录，对这些记录中的相关字段进行清洗。
由于可以通过诊断分类记录中的键值与其余四张表中相同的字段相关联。
因此，我们选定诊断分类记录作为主表，其余的四张表作为辅表，利用sql语句中的left outer join 来确定不能与主表建立关联的辅表中的记录。
诊断记录通过病人标识PATIENT_ID、病人本次住院标识VISIT_ID和诊断序号DIAGNOSIS_NO与诊断记录中相对应的字段相关联，以获取病种的治疗天数、诊断质量、诊断类型。
两表间的关联程度，可通过如下sql语句来实现：通过上述的sql语句，可以查看诊断分类记录中不能与住院病人主记录相关联的记录。
select * from(select a.*,b.patient_id as pid,b.visit_id as vid,b.diagnosis_no as diagno frommedrec.diagnostic_category a left outer join medrec.diagnosis b ona.patient_id=b.patient_id and a.visit_id=b.visit_id and a.diagsis_no=b.diagnosis_no) tt数据缓冲区数据仓库 军卫一号对这些不能关联的记录，不能马上将其判断为“脏数据”，还必须做具体的考虑。
由于诊断记录是用来记录住院病人的诊断情况的，而诊断分类记录中的记录既包含住院病人又包含门诊病人的诊断分类情况，因此，诊断分类记录中不能与诊断记录关联的记录，有可能是与门诊诊断记录CLINIC_DIAGNOSIS相关联的。
这种情况下，应再次利用left outer join 语句，将上面的查询结果作为左表，门诊诊断记录作为右表，在删除诊断分类记录中与门诊诊断记录相关联的记录后的记录才是真正的“脏数据”。
对于这些“脏数据”的处理，我们在与诊断记录中添加了一条“默认记录”，当诊断分类记录不能关联到诊断记录时，则自动关联“默认记录”中的数据。
“默认记录”中的具体数，采用极值法获得，即将合法的诊断记录中各字段出现频率最高的值作为“默认记录”中相应字段的默认值。
2.2 业务数据表与公共数据字典间的关联 理论上，“军卫一号”中业务数据表凡是涉及到公用数据字典的字段，都必须将数据业务表中的相应字段作为外键与数据字典表关联，如病人住院主记录中的出院科室DEPT_DISCHARGE_FROM作为外键关联科室字典DEPT_DICT 中的科室代码DEPT_CODE。
但系统为了性能的考虑，在一定程度上舍弃外键约束，导致了数据的不一致。
对于这种类型的数据清洗，首先应从业务表中提取出不能与公共字典对应的记录，再制定相应的规则对其进行转换。
同样以病人住院主记录中的出院科室DEPT_DISCHARGE_FROM为例说明，这种类型数据清洗的过程：(1)提取病人住院主记录中出院科室不能与科室字典中的科室代码对应的记录，可利用sql语句的not in语句来找出出院科室不符合科室字典要求的记录：select * from pat_visit where dept_discharge_from not in (select dept_code from dept_dict)(2) 制定转换规则，对步骤（1）中得到的数据进行清洗：a.在科室字典中新增一条记录，令科室代码DEPT_CODE＝“FF”，科室名称DEPT_NAME＝“其他科室”；b.病人住院主记录中不符合要求的出院科室全部更新为“FF”，将其归为“其他科室”。
2.3 数据空值的清洗 对于空值的处理是数据仓库中一个常见问题，是将它作为脏数据还是作为特定一种维成员，应根据实际情况进行判断。
一般的做法是视表中空值字段有无分析价值而定。
2.3.1 对于没有分析价值的字段 如病人住院主记录中的尸检标志、联系人姓名、联系人邮编等属性，在病种分析主题中没有分析的价值，可直接忽略，不进行清洗。
2.3.2 对于有分析价值的数据 必须根据实际情况对空值进行判断，转化为特定的值。
如，病人住院主记录中的出入院科室等属性，主要用于构成病种分析主题中科室维度的外键，具有分析价值，必须保留，若出入院科室代码为空，则将其转换为“FF”（对应于科室字典中的“其他科室”）。
对于其他为空的有分析价值的属性，也可以采取类似的转换办法，给空值字段赋予特定的值。
2.4 不符合逻辑要求的数据 所谓不符合逻辑要求的数据，指的是不符合现实规律的数据，这种类型的“脏数据”主要集中在涉及到日期的字段。
如病种分析中的度量之一——某一病种的住院天数。
“军卫”中的表没有直接涉及到住院天数，需从病人住院主记录中提取病人入院和出院时间，将两字段相减而得到。
为了分析的精确，就必须对病人的出入院的日期进行两方面的逻辑检验：病人的出入院时间是否小于系统当前时间、病人的出院时间是否晚于病人的入院时间。
对于不符合要求的数据，采用“均值法”进行替换，即计算出符合逻辑要求的记录的平均住院天数，将此平均住院天数赋给不符合要求的记录。
3 第二次的数据清洗第二次的数据清洗的主要任务是从经过第一次清洗后的源表中抽取所需要的维度信息。
病种分析中，所涉及到的维度除了科室维、费别维可以分别利用科室字典和费别字典直接得到外，其他的维度时间维、病人年龄维、地理维、病种维等维度均要从源表中抽取相应的字段再经过转换而得到。
一般来说，维度都是具有层次结构的。
因此，按维度层次的清洗顺序，可将维度的清洗分为三种方法：正向清洗、反向清洗及两种的综合。
所谓的正向清洗是指对有层次维度，先取得父维度的信息，再根据父维度信息提取子维度的信息，这样做的好处是可以逐步缩小清洗的范围。
反向清洗是指根据子维度的信息，向上查找父维度的信息，适合于子维度已知且子维度仅属于一个父维度的情况。
而综合清洗则是指两者的综合。
3.1 反向清洗 以病种维为例，说明病种维建立的过程。
病种维采用层次结构，按病种大类、病种中类及疾病名称构成父子层次维度，且一种疾病只对应唯一的病种大类和病种中类。
源表中没有病种大类及病种中类的字段，诊断分类记录的诊断代码DIAGNOSIS_CODE，即疾病代码是按ICD9编码的。
因此，为了获取病种大类和中类，必须新建一张按ICD9编码的病种分类字典，将诊断代码DIAGNOSIS_CODE作为外键与病种分类字典相连。
病种分类字典的结构见表1。
表1 病种分类字典的表结构字段名称 类型 长度说明 ID NUMBER 4 主键，自动增量填写 SYM_BIG_TYPE STRING 20 病种大类，按ICD9编码 SYM_MID_TYPE STRING 20 病种中类，按ICD9编码DIGNOSIS_CODE NUMBER 10 与诊断分类记录中的DIAGNOSIS_CODE相关联获取病种大类与中类的办法是，根据诊断代码，到病种分类字典里取得病种大类与病种中类。
同时，通过诊断代码到“军卫”中的诊断字典DIAGNOSIS_DICT中获取疾病名称。
3.2 综合清洗 以地理维的清洗为例，说明维度综合清洗的过程。
地理维用于存储病人所在地的信息，源表中没有属性直接指明病人的地理信息，但可以通过对病人住院主记录中的通信地址MAILING_ADDRESS的清洗而得到。
第一次的清洗中已将病人住院主记录中的通信地址MAILING_ADDRESS为空的记录用特定值代替（该指定值为医院所在地）。
地理维分为省、市、区/县三个层次。
其中省为父维度，市为省的子维度又同时为区/县的父维度，而区/县则为市的子维度，即一个省中包含若干个市，一个市中又包含若干个区/县。
为了从通信地址中提取这三个层次的信息，需要在数据缓冲区增加一张地区层次字典LEVEL_AREA_DICT，表结构见表2。
表2 地区层次字典的表结构字段名称 类型 长度说明ID NUMBER 4 主键，自动增量填写PROVINCE STRING 20 记录各省的信息CITY STRING 20 记录各省中市的信息，一个市只能对应一个省COUNTY NUMBER 10 记录中各市中区/县的信息，一个区/县只对应一个市对地理维度的提取，先采用正向清洗的办法，即对每条记录中的通信地址在地区层次字典中进行三次遍历，依次得到省、市、区/县的层次维度信息。