数据质量问题分类 本文主要讨论实例层数据质量问题 数据质量评价(12个维度) 1)数据规范(Data specification)：对数据标准、 数据模型、业务规则、元数据和参考数据进行有关存在性、完整性、质量及归档的测量标准； 2)数据完整性准则 ...

数据挖掘中常用的数据清洗方法有哪些？ 原文链接：https://www.zhihu.com/question/22077960 从两个角度看，数据清洗一是为了解决数据质量问题，，二是让数据更适合做挖掘。不同的目的下分不同的情况，也都有相应的解决方式和方法。 包括缺失值处理、异常 ...

​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。当我们进行大数据分析时，我们经常听到熟悉的行业词，如数据分析、数据挖掘、数据可视化等。然而，虽然一个行业词的知名度不如前几个词，但它的重要性相当于前几个词，即数据清洗。 顾名思义，数据清洗是清洗脏数据，是指在数据 ...

一、脏数据处理 为什么要预处理数据？ 数据缺失：记录为空&属性为空 数据重复：完全重复&不完全重复 数据错误：异常值&不一致 数据不可用：数据正确但不可用 如何预防脏数据？ 制定数据标准 优化系统设计 1. 处理数据缺失 ...

数据预处理常用函数 ...

本文来自网易云社区 数据清洗是将重复、多余的数据筛选清除，将缺失的数据补充完整，将错误的数据纠正或者删除，最后整理成为我们可以进一步加工、使用的数据。 所谓的数据清洗，也就是ETL处理，包含抽取Extract、转换Transform、加载load这三大法宝。在大数据挖掘过程中，面对的至少是G级别 ...

Pandas 数据清洗常见方法 01 读取数据 02 查看数据特征 03 查看数据量 04 查看各数字类型的统计量 05 去除重复值 06 重置索引 07 查看缺失值信息 01 每一列数据的缺失值进行统计 08 填充缺失值 09 查看 ...

数据清洗是数据分析过程中一个非常重要的环节，数据清洗的结果直接关系到模型效果和最终结论。在实际中，数据清洗通常会占数据分析整个过程的50%-80%的时间。下面介绍以下数据清洗主要的步骤和任务。 1.数据预处理阶段 该阶段的主要任务是将数据导入数据库中，然后查看数据：对数据有个基本的了解 ...