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1，企业数字化转型中为什么需要数据清洗服务

我在中大咨询官网中看到，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。数据清洗对保持数据的一致和更新起着重要的作用。数据清洗服务可以帮助企业解决以下问题：1、数据多源化，数据质量难以评估，难以采信数据2、企业对数据的用途不明确，缺乏针对性的探索性分析3、数据清洗直接影响数据建模分析结果的精确性和有效性。

企业数字化转型中为什么需要数据清洗服务

2，数据挖掘中的数据清洗

现实世界的数据常常是有噪声、不完全的和不一致的。数据清洗(data cleaning)例程通过填补遗漏数据、消除异常数据、平滑噪声数据，以及纠正不一致的数据。数据清洗的主要处理方法有：遗漏数据处理、噪声数据处理、不一致数据处理。
删除重复空值填充统一单位是否标准化处理删除无必要的变量逻辑值是否有错误检查是否需要引入新的计算变量是否需要排序是否进行主成分或者因子分析等等，还有很多

数据挖掘中的数据清洗

3，什么是数据清洗

就是把有用数据整理出来，将所有重复没用的删除。个人见解
数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，成为“脏数据”。我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”，这就是数据清洗。
数据清洗，就是把一些杂乱无章的，和不可用的数据清理掉，留下正常的可用数据。

什么是数据清洗

4，什么是结构化数据和非结构化数据什么是数据清洗

结构化数据，简单来说就是数据库。相对于结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为“脏数据”。我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”，这就是数据清洗。结构化数据即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。所谓半结构化数据，就是介于完全结构化数据(如关系型数据库、面向对象数据库中的数据)和完全无结构的数据(如声音、图像文件等)之间的数据，HTML文档就属于半结构化数据。它一般是自描述的，数据的结构和内容混在一起，没有明显的区分。

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