(完整word版)数据清洗综述
(完整word版)DDI的技能辞典
(完整word版)DDI的技能辞典DDI的技能辞典1. 介绍本技能辞典旨在为DDI（数据驱动的决策）提供一个综合的技能参考指南。
DDI是一种基于数据分析和科学方法来做出决策的方法。
本辞典提供了在DDI过程中需要掌握的关键技能的简要说明和定义。
2. 技能列表以下是在DDI过程中至关重要的技能的简要定义：2.1 数据分析- 描述：数据分析是通过对收集到的数据进行分析和解释来获得洞察和理解的过程。
- 技能要求：- 精通统计学和数学知识；- 掌握数据分析工具和技术；- 熟悉数据可视化和报告的方法。
2.2 数据清洗- 描述：数据清洗是对原始数据进行预处理、验证和清除错误或不完整数据的过程。
- 技能要求：- 掌握数据清洗方法和技术；- 熟悉数据清洗工具。
2.3 数据挖掘- 描述：数据挖掘是从大量数据中发现隐藏模式、关系和趋势的过程。
- 技能要求：- 掌握数据挖掘算法和技术；- 熟悉机器研究和数据挖掘工具。
2.4 数据可视化- 描述：数据可视化是通过图表、图形和其他可视元素来呈现数据，以帮助理解和传达信息。
- 技能要求：- 掌握数据可视化工具和技术；- 熟悉数据可视化原则。
2.5 统计分析- 描述：统计分析是用统计方法对数据进行描述、推断和预测的过程。
- 技能要求：- 掌握统计学原理和方法；- 熟悉统计分析工具。
2.6 商业洞察- 描述：商业洞察是通过对数据分析结果的解读和理解，为业务和决策提供有实际价值的见解。
- 技能要求：- 强大的业务理解能力；- 良好的沟通和解释能力；- 准确的推断和解读能力。
3. 总结本技能辞典提供了DDI过程中需要掌握的关键技能的简要定义和说明。
通过掌握这些技能，您将能够更好地进行数据驱动的决策，并为业务和决策提供有价值的见解和建议。
*以上为DDI的技能辞典，希望对您有所帮助。
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数据甄别和数据清洗研究综述
数据甄别和数据清洗研究综述摘要：针对工业生产实时数据中存在数据异常和数据质量低的问题，对数据质量管理，尤其是数据甄别、数据清洗方法应用的研究进行了综述。
说明数据质量的重要性，定义了数据清洗问题。
主要阐述了电力行业数据甄别、数据清洗方面的研究，最后对数据质量管理的研究进行了总结。
关键词：数据质量；数据清洗；工业大数据；异常数据；数据甄别Review of data screening and data cleaning researchWEN Wen，ZHOU Honggui，JIANG Xin(Hunan Datang Xianyi Technology Co. Ltd，Changsha 410007, China)Abstract：In view of the problems of abnormal data and low data quality in real-time data of industrial production, this paper summarizes the research on data quality management, especially the application of data screening and data cleaning methods. The importance of data quality is explained, and the problem of data cleaning is defined. This paper mainly expounds the research on data screening and data cleaning in power industry, and finally summarizes the research on data quality management. Key words：data quality ;data cleaning; industrial big data; anomaly data; data discrimination伴随着信息化的步伐，很多企业都建设了信息系统，基本实现了企业的信息化，依靠信息系统，对企业进行统一管理，促进生产管理的精细化，有效提高了生产效益，同时也积累了大量的业务数据。
数据清洗研究.doc
数据清洗研究摘要：本文简要的论述了数据清洗的由来及其重要性，系统的介绍和总结了数据清洗的定义、存在的问题、步骤、评价标准和常见的一些数据清洗算法。
针对目前的研究现状，对数据清洗将来方向进行了预测。
关键词：数据挖掘；数据准备；数据清洗；数据清洗算法Research on Data CleaningAbstract：This paper introduces briefly about origin and the importance of data cleaning. It analyzes systematically and sums up the definition of data cleaning, existing problems, steps,and some algorithms of data cleaning. Aiming at the position of research on data cleaning, the author makes a prospect of the development of data cleaning.Key words: data mining; data preparation; data cleaning; data cleaning algorithm1 概述人类正处在信息“爆炸”时代，面对浩如烟海的数据，怎么组织和存数数据，才能使人们从各种各样巨量的数据集中快速高效地获取所需的信息，成为人们迫切关心的问题。
数据仓库与数据挖掘的出现为人们解决这些问题带来新的有效途径。
与传统的关系数据库相比，数据仓库是一种多维化的信息组织技术，它面向复杂的数据分析以支持决策过程的，集成了一定范围内的所有数据，是面向主题的、整合的、相对稳定的，并随时变化不断更新的数据集合。
对数据的时效性要求不高，更注重历史数据。
数据挖掘是一种有效利用信息的工具，主要是基于人工智能、机器学习、统计学等技术，高度自动化地分析组织原有的数据，进行归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，预测客户行为，帮助组织的决策者正确判断即将出现的机会，调整策略，减少风险，进行正确的决策。
数据库数据清洗的基本流程
数据库数据清洗的基本流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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金融数据的数据清洗与预处理方法综述与分析
金融数据的数据清洗与预处理方法综述与分析1.引言随着信息技术的发展和金融市场的不断扩大，海量的金融数据产生并被广泛应用于投资决策、风险管理和金融机构的日常运营。
然而，原始金融数据往往存在噪声、缺失值、异常值等问题，因此对金融数据进行清洗和预处理是重要的，这样可以提高数据质量并确保分析结果的准确性。
本文将综述并分析当前常用的金融数据清洗与预处理方法。
2.数据清洗方法2.1 去除重复值在金融数据中，由于数据源和数据更新等原因，可能存在重复的数据。
去除重复值是首要的清洗步骤之一。
常用的方法包括基于数据键的去重和基于数据字段的去重。
2.2 处理缺失值金融数据中缺失值的出现是普遍现象，可能是因为数据录入错误、数据备份失败等原因。
对于缺失值的处理，常见的方法有删除、填补和插值。
删除存在缺失值的记录是最简单的方法，但可能会导致数据量减少。
填补缺失值可以使用均值、中位数、众数、最大最小值等统计量进行填充，或者使用回归模型、K-近邻算法等进行插值。
不同的数据集和研究目标可能需要选择不同的方法。
2.3 处理异常值异常值在金融数据中可能是由于操作错误、交易错误或者数据损坏引起的。
异常值会对分析结果产生严重的干扰，因此需要对其进行检测和处理。
常用的异常值检测方法包括基于离群点的方法、基于分布的方法和基于统计量的方法。
对于检测到的异常值，可以采取删除、替换、平滑等方法进行处理。
3.数据预处理方法3.1 特征选择金融数据中可能包含大量的特征，但不是所有的特征都对研究目标有用。
特征选择可以帮助我们识别出对目标变量影响较大的特征，减少数据维度，并且提高模型的解释性和预测能力。
常用的特征选择方法有过滤法、包裹法和嵌入法等。
3.2 特征变换特征变换是将原始数据转化为更适合分析的形式，常用的特征变换方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、独热编码（One-Hot Encoding）和标准化等。
主成分分析可以降低数据维度并保留最重要的信息；线性判别分析可以在降低数据维度的同时保留类别之间的差异；独热编码可以将分类变量转化为二进制表示；标准化可以将数据映射到均值为0，方差为1的标准正态分布。
数据清洗研究综述
数据清洗研究综述引言数据清洗是数据处理中不可忽视的重要环节，它涉及到对原始数据进行筛选、转换、清洗和校验的过程。
本文将深入探讨数据清洗的意义、挑战以及常用的方法和工具。
为什么需要数据清洗？数据清洗在数据分析和建模过程中起到至关重要的作用。
原始数据往往存在着噪声、缺失值和错误，这些问题会极大地影响分析的结果和可靠性。
因此，数据清洗的目标在于提高数据质量，使数据更适合于后续的分析和应用。
数据清洗的挑战在数据清洗的过程中，研究者面临着一系列的挑战。
首先，数据量的增加导致清洗工作的复杂性增加，需要处理的数据可能达到TB级别。
其次，数据来源的多样性增加了数据清洗的难度，因为每个来源的数据格式和结构可能各不相同。
此外，常见的数据质量问题，如重复值、异常值和缺失值等也需要得到有效处理。
常见的数据清洗方法和工具为了解决数据清洗中的挑战，研究者和开发者提出了许多数据清洗的方法和工具。
下面介绍几种常见的方法和工具：1. 数据预处理数据预处理是数据清洗的第一步，它包括数据采集、数据清洗和数据集成等过程。
在数据预处理中，可以使用一些统计方法和机器学习算法来处理缺失值、异常值和重复值等问题。
2. 文本清洗文本清洗是指对文本数据中的噪声、非结构化信息和特殊字符进行处理的过程。
常见的文本清洗方法包括去除标点符号、停用词和数字，以及进行词干提取和词向量化等。
3. 数据清洗工具目前有很多数据清洗的工具可供选择。
其中，OpenRefine是一个广泛使用的开源工具，它提供了界面友好的数据清洗功能。
此外，还有Python和R等编程语言中的一些库和包，如pandas和tidyverse，它们提供了丰富的函数和方法来进行数据清洗和处理。
数据清洗的应用领域数据清洗在各个领域中都有广泛的应用。
以下是几个典型的应用领域：1. 社交媒体数据清洗社交媒体上的数据通常存在着大量的噪声和无效信息。
通过数据清洗，可以去除重复的信息、恶意链接和广告等，提取出有价值的信息供后续分析使用。
数据清洗数据分析数据挖掘
数据清洗数据分析数据挖掘数据清洗、数据分析和数据挖掘是数据科学中非常关键的环节。
数据清洗指的是对数据进行预处理，包括去除异常值、处理缺失值、去除重复值等操作。
数据清洗是必要的，因为现实生活中收集到的数据中常常存在各种问题，如测量误差、录入错误等。
数据清洗可以提高数据的质量，减少后续分析的误差。
数据清洗的步骤主要包括四个部分：数据审查、数据纠正、数据转换和数据验证。
首先，需要审查和检查数据集，通过统计描述来理解数据的结构和特点，查找异常值和缺失值。
然后，需要根据审查结果对数据进行纠正，如剔除异常值、填充缺失值等。
接下来，可能需要对数据进行转换，如数据标准化、数据离散化等。
最后，需要验证清洗后数据的质量，确保数据的准确性和一致性。
数据清洗之后，可以进行数据分析。
数据分析是为了从数据中提取有用的信息和知识。
数据分析的方法包括描述统计分析、推断统计分析和多元统计分析。
描述统计分析是对数据进行总结和描述，如计算均值、中位数、标准差等。
推断统计分析是通过样本数据来推断总体的特征，如假设检验、置信区间等。
多元统计分析是对多个变量之间的关系进行探索和分析，如回归分析、因子分析等。
数据挖掘是从大量数据中自动发现模式和知识的过程。
数据挖掘的任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、时间序列分析等。
分类是将数据集划分成不同的类别，如垃圾邮件分类、疾病诊断等。
聚类是将数据集划分成不同的群体，如市场细分、社交网络分析等。
关联规则挖掘是找出数据集中不同项之间的关联关系，如购物篮分析、推荐系统等。
时间序列分析是对时间序列数据进行建模和预测，如股价预测、天气预测等。
数据清洗、数据分析和数据挖掘的目标是提供有用的信息和知识，帮助人们做出更好的决策。
它们在各个领域都有广泛的应用，如商业决策、医学诊断、金融风险分析等。
在大数据时代，数据清洗、数据分析和数据挖掘成为了不可或缺的技能和工具，对数据科学家和分析师来说至关重要。
数据清洗的方法
数据清洗的方法
1. 去除重复数据：将数据集按照特定列进行排序，然后将相邻行进行比较，如果内容完全一致，则判断为重复数据，可以将其删除或合并为一条数据。
2. 缺失值处理：查找数据集中的缺失值，并根据具体情况进行处理。
可以选择删除缺失值所在的行或列，也可以采取填充、插值等方法进行补充。
3. 异常值处理：检测和处理异常值，可以通过数学统计的方法，如3σ原则或箱线图方法，来判断是否存在异常值，并加以处理，例如替换为合理范围内的值或删除异常值所在的行。
4. 规范化数据：对于不同的数据类型，可以进行单位转换、同一量纲化等处理，以便进行后续的分析和比较。
5. 删除无关数据列：根据实际需求，对数据集中与分析目的无关的列进行删除，在保留有用信息的同时减少冗余。
6. 格式统一化：检查数据集中的文本格式、日期格式等是否统一，如果不统一则进行统一化处理，以提高数据的一致性和可比性。
7. 使用模型进行清洗：可以使用机器学习或数据挖掘算法，如聚类、离群点检测等方法，对数据集进行清洗和预处理，识别并纠正错误数据。
8. 数据转换和重组：根据分析需求，将数据进行转换和重组，例如将长格式转换为宽格式，或进行数据透视表的生成，以便更方便地分析和统计数据。
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数据清洗研究综述随着信息处理技术的不断发展，各行各业已建立了很多计算机信息系统，积累了大量的数据。
为了使数据能够有效地支持组织的日常运作和决策，要求数据可靠无误，能够准确地反映现实世界的状况。
数据是信息的基础，好的数据质量是各种数据分析如OLAP、数据挖掘等有效应用的基本条件。
人们常常抱怨“数据丰富，信息贫乏”，究其原因，一是缺乏有效的数据分析技术，二是数据质量不高，如数据输入错误、不同来源数据引起的不同表示方法，数据间的不一致等，导致现有的数据中存在这样或那样的脏数据。
它们主要表现为：拼写问题、打印错误、不合法值、空值、不一致值、简写、同一实体的多种表示(重复)、不遵循引用完整性等。
数据清洗(Data Cleaning，Data Cleansing或者Data Scrubbing)的目的是检测数据中存在的错误和不一致，剔除或者改正它们，以提高数据的质量[1]。
1数据清洗国内外研究现状数据清洗主要在数据仓库、数据库知识发现(也称数据挖掘)和总体数据质量管理这3个领域研究较多。
在数据仓库研究和应用领域，数据清洗处理是构建数据仓库的第一步，由于数据量巨大，不可能进行人工处理，因此自动化数据清洗受到工商业界的广泛关注。
1.1国外研究现状国外对数据清洗的研究最早出现在美国，是从对全美的社会保险号错误的纠正开始[2]。
美国信息业和商业的发展，极大地刺激了对数据清洗技术的研究，主要集中在以下4个方面。
(1)检测并消除数据异常采用统计方法来检测数值型属性，计算字段值的均值和标准差，考虑每个字段的置信区间来识别异常字段和记录。
将数据挖掘方法引入数据清理，如聚类方法用于检测异常记录、模型方法发现不符合现有模式的异常记录、关联规则方法发现数据集中不符合具有高置信度和支持度规则的异常数据。
(2)检测并消除近似重复记录即对重复记录进行清洗。
消除数据集中的近似重复记录问题是目前数据清洗领域中研究最多的内容。
为了从数据集中消除重复记录，首要的问题就是如何判断两条记录是否近似重复。
(3)数据的集成在数据仓库应用中，数据清洗首先必须考虑数据集成，主要是将数据源中的结构和数据映射到目标结构与域中。
在这方面已经开展了大量的研究工作。
(4)特定领域的数据清洗不少数据清洗方案和算法都是针对特定应用问题的，只适用于较小的范围。
通用的、与应用领域无关的算法和方案较少。
近年来，国外的数据清洗技术发展得很快，从市场上存在的数据清洗软件可以看出，其中包括商业上的数据清洗软件，也有大学和研究机构开发的数据清洗软件。
1.2国内研究现状目前，国内对数据清洗技术的研究还处于初级阶段。
直接针对数据清洗，特别是针对中文数据清洗的研究成果并不多。
大多是在数据仓库、决策支持、数据挖掘研究中，对其做一些比较简单的阐述。
银行、保险和证券等对客户数据的准确性要求很高的行业，都在做各自的客户数据的清洗工作，针对各自具体应用而开发软件，而很少有理论性的成果见诸于报道。
2数据清洗的定义与对象2.1数据清洗定义迄今为止，数据清洗还没有公认的定义，不同的应用领域对其有不同的解释。
(1)数据仓库领域中的数据清洗在数据仓库领域，数据清洗定义为清除错误和不一致数据的过程，并需要解决元组重复问题。
当然，数据清洗并不是简单地用优质数据更新记录，它还涉及数据的分解与重组。
(2)数据挖掘领域中的数据清洗数据挖掘(早期又称为数据库的知识发现)过程中，数据清洗是第一个步骤，即对数据进行预处理的过程。
各种不同的KDD和DW系统都是针对特定的应用领域进行数据清洗的。
文献[3]认为，信息的模式被用于发现“垃圾模式”，即没有意义的或错误的模式，这属于数据清洗的一种。
(3)数据质量管理领域中的数据清洗数据质量管理是一个学术界和商业界都感兴趣的领域。
全面数据质量管理解决整个信息业务过程中的数据质量及集成问题。
在该领域中，没有直接定义数据清洗过程。
有些文章从数据质量的角度，将数据清洗过程定义为一个评价数据正确性并改善其质量的过程。
2.2数据清洗的对象数据清洗的对象可以按照数据清洗对象的来源领域与产生原因进行分类。
前者属于宏观层面的划分，后者属于微观层面的划分。
(1)来源领域很多领域都涉及到数据清洗，如数字化文献服务、搜索引擎、金融领域、政府机构等，数据清洗的目的是为信息系统提供准确而有效的数据。
数字化文献服务领域，在进行数字化文献资源加工时，OCR软件有时会造成字符识别错误，或由于标引人员的疏忽而导致标引词的错误等，是数据清洗需要完成的任务。
搜索引擎为用户在互联网上查找具体的网页提供了方便，它是通过为某一网页的内容进行索引而实现的。
而一个网页上到底哪些部分需要索引，则是数据清洗需要关注的问题。
例如，网页中的广告部分，通常是不需要索引的。
按照网络数据清洗的粒度不同，可以将网络数据清洗分为两类，即Web页面级别的数据清洗和基于页面内部元素级别的数据清洗，前者以Google公司提出的PageRank算法和IBM公司Clever系统的HITS算法为代表；而后者的思路则集中体现在作为MSN搜索引擎核心技术之一的VIPS算法上[4]。
在金融系统中，也存在很多“脏数据”。
主要表现为：数据格式错误，数据不一致，数据重复、错误，业务逻辑的不合理，违反业务规则等。
例如，未经验证的身份证号码、未经验证的日期字段等，还有账户开户日期晚于用户销户日期、交易处理的操作员号不存在、性别超过取值范围等。
此外，也有因为源系统基于性能的考虑，放弃了外键约束，从而导致数据不一致的结果。
电子政务系统也存在“脏数据”。
为了能够更好地对公民负责并且能够与全国的其他警察局共享数据，英国Hum-berside州警察局使用数据清洗软件清洗大范围的嫌疑犯和犯罪分子的数据。
这次清洗的范围庞大，跨越不同的系统，不仅有该警察局内部系统的数据，还有外部的数据库包括本地的和整个英国范围内的。
其中有些数据库能够相连和整合，而有些则不能。
例如，“指令部级控制”的犯罪记录数据库是用来记录犯罪事件的，该数据库是和嫌疑犯数据库分开的。
而嫌疑犯数据库也许和家庭犯罪或孩童犯罪数据库是分开的[5]。
(2)产生原因在微观方面，数据清洗的对象分为模式层数据清洗与实例层数据清洗[6]。
数据清洗的任务是过滤或者修改那些不符合要求的数据。
不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据和重复的数据3大类。
不完整数据的特征是一些应该有的信息缺失，如机构名称、分公司的名称、区域信息缺失等.错误数据产生的原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断而直接写入后台数据库造成的，比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后有一个回车、日期格式不正确、日期越界等。
错误值包括输入错误和错误数据，输入错误是由原始数据录入人员疏忽而造成的，而错误数据大多是由一些客观原因引起的，例如人员填写的所属单位的不同和人员的升迁等。
异常数据是指所有记录中如果一个或几个字段间绝大部分遵循某种模式，其它不遵循该模式的记录，如年龄字段超过历史上的最高记录年龄等。
重复数据也就是“相似重复记录”，指同一个现实实体在数据集合中用多条不完全相同的记录来表示，由于它们在格式、拼写上的差异，导致数据库管理系统不能正确识别。
从狭义的角度看，如果两条记录在某些字段的值相等或足够相似，则认为这两条记录互为相似重复。
识别相似重复记录是数据清洗活动的核心。
此外，由于法人或作者更换单位造成数据的不一致情况、不同的计量单位、过时的地址、邮编等其他情况也是数据清洗的对象。
3数据清洗基本原理与框架模型3.1基本原理数据清洗的原理为：利用有关技术，如统计方法、数据挖掘方法、模式规则方法等将脏数据转换为满足数据质量要求的数据。
数据清洗按照实现方式与范围，可分为以下4种。
(1)手工实现通过人工检查，只要投入足够的人力、物力与财力，也能发现所有错误，但效率低下。
在大数据量的情况下，手工操作几乎是不可能的。
(2)编写专门的应用程序这种方法能解决某个特定的问题，但不够灵活，特别是在清洗过程需要反复进行(一般来说，数据清洗一遍就达到要求的很少)时，导致程序复杂，清洗过程变化时，工作量大。
而且这种方法也没有充分利用目前数据库提供的强大数据处理能力。
(3)解决某类特定应用域的问题如根据概率统计学原理查找数值异常的记录，对姓名、地址、邮政编码等进行清洗，这是目前研究较多的领域，也是应用最成功的一类。
(4)与特定应用领域无关的数据清洗这一部分的研究主要集中在清洗重复记录上。
在以上4种实现方法中，后两种具有某种通用性及其较大的实用性，引起了越来越多的关注。
但是不管哪种方法，都由3个阶段组成：数据分析、定义；搜索、识别错误记录；修正错误。
3.2数据清洗的框架模型目前已经研究出很多数据清洗的框架模型，下面介绍3个有代表性的框架模型。
(1)Trillium的模型Trillium[7]是由Harte Hanks Data Technologies的Trillium Software Systems部门创建的企业范围的数据清洗软件。
Trillium将数据清洗的过程分成5个步骤，分别由5个模块来完成。
①Converson Workbench提供了一整套数据审计、分析和重组工具；②Parser对遗产数据和操作型系统的数据作解析、验证和标准化；③Matcher地提供一套标准规则用于记录连接和匹配，使得用户可以方便地调整和定制以满足其特殊的业务要求；④Geocoder验证、纠正和增强物理数据；⑤Utilties提供联机数据浏览，域级频率统计，词的计数和分布。
另外，合并、选择和格式重组工具提供数据重组能力。
(2)Bohn模型Bohn数据清洗模型[8]将数据清洗分为以下4个主要部分：①数据检查：确认数据质量，内部模式和主要字段(使用的不同字段)；②数据词法分析：确定每个字段内的各个元素的上下文和目的地；③数据校正：将数据与已知清单(通常为地址)匹配并保证所有的字段被标明为好、坏或可自动校正。
但是，这并不表示在软件设计的时候需要有许多值的判断。
只要可能，技术人员就应该与客户一起校正源中的数据；④记录匹配：决定两个记录(可能是不同类型的)是否代表同一个对象。
该过程涉及许多值判断和复杂的软件工具。
(3)AJAX模型AJAX[9]模型由Helena Galhardas提出，该模型是逻辑层面的模型(Logic Level)，将数据清洗过程分为5个操作步骤：①源数据的映射(Mapping)；②对映射后的记录进行匹配(Matching)；③对记录做聚集操作(Clustering)；④对聚集进行合并(Merging)；⑤对合并后的数据做视图显示(Viewing)。
4数据清洗算法与工具4.1数据清洗算法在脏数据清洗算法上，一些研究机构提出了脏数据预处理、排序邻居方法、多次遍历数据清洗方法、采用领域知识进行清洗、采用数据库管理系统的集成数据清洗等算法。