澳洲数据科学课程辅导:数据清洗

在使用数据时，大多数人都同意你的见解和分析取决于所使用的数据质量。基本上，垃圾数据输入就是垃圾分析输出。如果您想创建围绕高质量数据决策的文化，数据清理(也称为数据清理和数据清理)是您的组织最重要的步骤之一。

一、什么是数据清洗?

数据清洗是在数据集中修复或删除不正确、损坏、格式不正确、重复或不完整数据的过程。当合并多个数据源时，数据重复或标签错误的机会就很多。如果数据不正确，结果和算法就不可靠，即使它们看起来正确。在数据清洗过程中没有一种绝对的方法来规定确切的步骤，因为这些过程会因数据集而异。但是，建立一个数据清洗流程模板非常重要，这样您就知道每次都是正确的方式进行清洗。

二、数据清洗和数据转换有什么区别?

数据清洗是移除数据集中不属于的数据的过程。数据转换是将数据从一种格式或结构转换为另一种格式的过程。转换过程也可以称为数据整理，或数据操作，将数据从一种“原始”数据形式转换为另一种格式进行存储和分析。本文重点介绍了清理数据的过程。

三、如何清洗数据?

1.移除重复或无关的观察结果

从数据集中移除不需要的观察结果，包括重复的观察结果或无关的观察结果。重复的观察结果在数据收集过程中经常会出现。当你从多个地方合并数据集、抓取数据或者从客户或多个部门接收数据时，就有可能产生重复数据。去重是这个过程中需要考虑的最大的领域之一。无关的观察结果是指你注意到的与你试图分析的具体问题不符的观察结果。例如，如果你想分析千禧一代客户的数据，但你的数据集包括了老一代的人，你可能会移除那些无关的观察结果。这样可以使分析更有效率，减少对主要目标的分散注意力，同时创建一个更易管理和性能更好的数据集。

2.修复结构性错误

结构性错误是指在测量或传输数据时注意到奇怪的命名惯例、打字错误或不正确的大小写。这些不一致性可能导致错误的类别或分类。例如，你可能会发现"N/A"和"Not Applicable"都出现了，但它们应该被视为同一类别。

3.过滤不需要的异常值

通常情况下，会有一些只出现一次的观察结果，一眼看上去似乎不符合你正在分析的数据。如果你有正当理由移除一个异常值，比如不正确的数据输入，那么这样做将有助于提高你正在处理的数据的性能。然而，有时候一个异常值的出现会证明你正在研究的理论。记住：异常值存在并不意味着它是不正确的。这一步骤是为了确定该数字的有效性。如果一个异常值被证明对分析无关或者是一个错误，考虑将其移除。

4.处理缺失数据

你不能忽略缺失的数据，因为许多算法不会接受缺失的值。处理缺失数据有几种方法。虽然都不是最佳选择，但都可以考虑。

作为第一选择，你可以删除具有缺失值的观察结果，但这样做会丢失信息，所以在删除之前请注意这一点。

作为第二选择，你可以根据其他观察结果输入缺失值;同样，有可能会丢失数据的完整性，因为你可能是基于假设而不是实际观察结果操作的。

作为第三选择，你可以改变数据的使用方式以有效地处理空值。

5.验证和质量保证

在数据清理过程结束时，作为基本验证的一部分，你应该能够回答以下这些问题：

数据是否合理?

数据是否遵循其领域的适当规则?

它是否证明或证伪了你的工作理论，或者带来了任何见解?

你是否能找到数据中的趋势，以帮助你形成下一个理论?如果不能，那是因为数据质量问题吗?

由于不正确数据而导致的错误结论可能会影响到糟糕的业务策略和决策。错误的结论可能会导致在报告会议上尴尬的时刻，当你意识到你的数据经不起审查。在到达那一步之前，建立一个质量数据的文化对于你的组织是很重要的。为了做到这一点，你应该记录可能用于创建这种文化的工具以及数据质量对你意味着什么。

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