数据清洗 数据挖掘,数据清洗与数据挖掘不同之处

随着大数据时代的发展，越来越多的人开始投身于大数据分析行业。我们在做大数据分析的时候，经常会听到一些耳熟能详的行业词汇，比如数据分析、数据挖掘、数据可视化等等。但是，一个行业词虽然没有前面的词那么广为人知，但是和前面的词一样重要，那就是数据清洗。顾名思义，数据清洗就是清理脏数据，指的是在数据文件中发现并纠正可识别错误的最后一道程序，包括检查数据一致性、处理无效值和缺失值。

比如，需要从数据仓库中抽取一些数据，但由于数据仓库通常是某个主题的数据集合，这些数据是从多个业务系统中抽取的，所以不可避免地包含了不完整的数据。错误的数据具有很强的重复性，这些数据称为脏数据。我们需要工具按照一定的规则清理这些脏数据，以保证后续分析结果的准确性。这个过程就是数据清洗。常用的数据清洗方法有四种:丢弃、处理和真值转换。

数据清洗包括数据格式验证与转换、空位值填充、异常值检查、截断处理等多个方面。语言有很多种，常用的有SQL和SAS。用好这两个，你就无敌了。数据清洗的主要目的是:①解决数据质量问题；②使数据更适合挖掘；数据清洗是通过选择一定的方法，对数据审核过程中发现的明显的错误值、缺失值、异常值和可疑数据进行“清洗”，为后续的数据分析做准备。

取字符串的值，根据ANSI代码对值求和得到字符串的值，如果值太大，取一个合适的质数对其取模。②标准化归一化对整个数据进行归一化，利用最小最大标准化方法将数据映射到指定的数值范围。③数据降维原始数据中有多个维度，利用主成分分析对数据降维。

数据清洗需要清洗的数据是输入后需要预处理的数据，只有处理得当的数据才能进入数据挖掘步骤。处理数据包括处理数据的数量和质量。包括添加或删除缺失数据的方法，具体步骤自己判断。如果数据量很小，那是你自己的问题。补充:常用拉格朗日插值或牛顿插值，也是相当容易理解的，属于数学基础知识。(熊猫库自带拉格朗日插值函数，这个优点是还能在插值前检测出数据的异常值。如果异常，数据也被视为需要插值的对象)。

是否应该消除异常值取决于具体情况。在问题1中，被视为缺失的值被重新插值，含有异常值的记录被删除(这可能导致样本量不足，改变原来的分布)，平均值被修正(使用前后两次观测值的平均值)。综上所述，第一种方案比较可靠。人生苦短。学好python3有三种方法:集成、规范和转换。(1)当数据分散时，意味着从多个分散的数据仓库中提取数据，可能会造成冗余。

数据仓库主要清洗不完整、不正确、重复的数据，清洗后的数据可以存储在数据仓库的存储层。对于数据挖掘来说，数据清洗是数据预处理的一部分，包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据约简和数据离散化，其中，数据清洗的内容大于等于数据仓库的内容。如果数据挖掘的数据源来自数据仓库，那么在数据清洗阶段可以省略对不完整数据、错误数据和重复数据的清洗，但是像平滑噪声数据、识别和删除异常值、解决不一致等事情还是要在数据清洗阶段进行。