大数据处理技术之数据清洗

我们在做数据分析工作之前一定需要对数据进行观察并整理，这是因为挖掘出来的数据中含

有很多无用的数据，这些数据不但消耗分析的时间，而且还会影响数据分析结果，所以我们

需要对数据进行清洗。在这篇文章中我们重点给大家介绍一下数据清洗的相关知识。

那么什么是数据清洗呢？一般来说，数据清洗是指在数据集中发现不准确、不完整或不合理

数据，并对这些数据进行修补或移除以提高数据质量的过程。而通常来说，数据清洗框架由

5个步骤构成，第一就是定义错误类型，第二就是搜索并标识错误实例，第三就是改正错误，第四就是文档记录错误实例和错误类型，第五就是修改数据录入程序以减少未来的错误。

我们按照数据清洗的步骤进行工作的时候还需要重视格式检查、完整性检查、合理性检查和

极限检查，这些工作也在数据清洗过程中完成。数据清洗对保持数据的一致和更新起着重要

的作用，因此被用于多个行业。而尤其是在电子商务领域，尽管大多数数据通过电子方式收集，但仍存在数据质量问题。影响数据质量的因素包括软件错误、定制错误和系统配置错误等。通过检测爬虫和定期执行客户和帐户的重复数据删，对电子商务数据进行清洗。所以说

数据清洗倍受大家的关注。

而在RFID领域，有关文献研究了对RFID数据的清洗。一般来说，RFID技术用于许多应用，如库存检查和目标跟踪等。然而原始的RFID数据质量较低并包含许多由于物理设备的限制

和不同类型环境噪声导致的异常信息。这就是肮脏数据产生的影响，所以说数据清洗工作是

多么的重要。而这一文献则实现了一个框架，这种框架用于对生物数据进行标准化。在该框架的辅助下，生物数据中的错误和副本可以消除，数据挖掘技术能够更高效地运行。

所以说数据清洗对随后的数据分析非常重要，因为它能提高数据分析的准确性。但是数据清洗依赖复杂的关系模型，会带来额外的计算和延迟开销，必须在数据清洗模型的复杂性和分析结果的准确性之间进行平衡。

在这篇文章中我们给大家介绍了很多关于数据清洗的相关知识，通过这篇文章我们不难发现数据清洗的重要性——数据清洗工作占据整个数据分析工作的七成时间。希望这篇文章能够更好地帮助大家。