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第287章 衣裙（第2页）
数据生命周期中Y可以通过数据质量管理的方法和手段Y在数据生成
使用消亡的过程里Y及时发现有缺陷的数据Y然后借助数据管理手
段Y将数据正确化和规范化Y从而达到符合要求的数据质量标准总
体而言Y数据质量管理覆盖质量评估数据去噪数据监控数据探
查数据清洗数据诊断等方面Y而在这个过程中Y数据清洗是决定
数据质量好坏的重要因素。
数据清洗按照实现方式Y可以分为手工清洗和自动清洗
?
1?手工清洗X手工清洗是通过人工方式对数据进行检查Y发现数据中
的错误这种方式比较简单Y只要投入足够的人力物力财力Y也能
发现所有错误Y但效率低下在大数据量的情况下Y手工清洗数据几乎
是不可能的
?
2?自动清洗X自动清洗是通过专门编写的计算机应用程序来进行数据
清洗这种方法能解决某个特定的问题Y但不够灵活Y特别是在清理过
程需要反复进行时?一般来说，数据清理一遍就达到要求的很少?Y程序
复杂Y清理过程变化时工作量大而且Y这种方法也没有充分利用目前
数据库提供的强大的数据处理能力。
数据清洗主要是对缺失值重复值异常值和数据类型有误的数据
进行处理Y数据清洗的内容主要包括四点
?
1?缺失值处理由于调查编码和录入误差Y数据中可能存在
一些缺失值Y需要给予适当的处理常用的处理方法有X估算
整例删除变量删除和成对删除
?
2?异常值处理根据每个变量的合理取值范围和相互关系Y检
查数据是否合乎要求Y发现超出正常范围逻辑上不合理或者相
互矛盾的数据。
数据清洗主要是对缺失值重复值异常值和数据类型有误的数据
进行处理Y数据清洗的内容主要包括四点
?
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