数据分析中如何清洗数据

Posted 2023-04-12

tags:

篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了数据分析中如何清洗数据相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

参考技术A

数据分析中数据集通常包含大量数据，这些数据可能以不易于使用的格式存储。因此，数据分析师首先需要确保数据格式正确并符合规则集。

此外，合并来自不同来源的数据可能很棘手，数据分析师的另一项工作是确保所得到的信息合并有意义。

数据稀疏和格式不一致是最大的挑战–这就是数据清理的全部内容。数据清理是一项任务，用于识别不正确，不完整，不准确或不相关的数据，修复问题，并确保将来会自动修复所有此类问题，数据分析师需要花费60%的时间去组织和清理数据！

数据分析中数据清理有哪些步骤？

以下是经验丰富的开发团队会采用的一些最常见的数据清理步骤和方法：

处理丢失的数据

标准化流程

验证数据准确性

删除重复数据

处理结构错误

摆脱不必要的观察

扩展阅读：

让我们深入研究三种选定的方法：

处理丢失的数据——忽略数据集中的丢失值,是一个巨大的错误，因为大多数算法根本不接受它们。一些公司通过其他观察值推算缺失值或完全丢弃具有缺失值的观察值来解决此问题。但是这些策略会导致信息丢失（请注意，“无价值”也会告诉我们一些信息。如果公司错过了分类数据，则可以将其标记为“缺失”。缺失的数字数据应标记为0，以进行算法估计）在这种情况下的最佳常数。

结构性错误——这些是在测量，传输数据期间出现的错误，以及由于数据管理不善而引起的其他问题。标点符号不一致，错别字和标签错误是这里最常见的问题。这样的错误很好地说明了数据清理的重要性。

不需要的观察——处理数据分析的公司经常在数据集中遇到不需要的观察。这些可以是重复的观察，也可以是与他们要解决的特定问题无关的观察。检查不相关的观察结果是简化工程功能流程的好策略-开发团队将可以更轻松地建立模型。这就是为什么数据清理如此重要的原因。

对于依赖数据维护其运营的企业而言，数据的质量至关重要。举个例子，企业需要确保将正确的发票通过电子邮件发送给合适的客户。为了充分利用客户数据并提高品牌价值，企业需要关注数据质量。

避免代价高昂的错误：

数据清理是避免企业在忙于处理错误，更正错误的数据或进行故障排除时增加的成本的最佳解决方案。

促进客户获取：

保持数据库状态良好的企业可以使用准确和更新的数据来开发潜在客户列表。结果，他们提高了客户获取效率并降低了成本。

跨不同渠道理解数据：

数据分析师们在进行数据清理的过程中清除了无缝管理多渠道客户数据的方式，使企业能够找到成功开展营销活动的机会，并找到达到目标受众的新方法。

改善决策过程：

像干净的数据一样，无助于促进决策过程。准确和更新的数据支持分析和商业智能，从而为企业提供了更好的决策和执行资源。

提高员工生产力：

干净且维护良好的数据库可确保员工的高生产率，他们可以从客户获取到资源规划的广泛领域中利用这些信息。积极提高数据一致性和准确性的企业还可以提高响应速度并增加收入。

R与数据可视化系列如何使用dplyr进行数据清洗和变换

预告：应广大粉丝的要求，“R与数据可视化”专题除了继续沿着“你离R语言大神只有七步之遥”一文中提到的成长路线图前进外，会挑选一些科研论文中的Figure进行解读，并动手用R/Graphpad一步步重现。

如果你有好的论文中的Figure推荐，请在后台给我们留言哦！

另文末有福利哦，快去领取吧！

本系列上一期，我们讲了如何用R读入数据(详见文末链接)，接下来，我们将介绍如何用dplyr帮助数据清洗和变换。在数据分析工作中，经常需要对原始的数据集进行清洗、整理以及变换。常用的数据整理与变换工作主要包括：选取特定变量、筛选满足条件的数据记录、排序选取的变量、加工处理原始变量并生成新的变量、分组汇总数据，比如计算各组的平均值等。