數據是信息的基礎，高質量的數據是幫助各種數據分析有序進行的基本條件。與過去相比，現在最重要的是數據。面對大量的數據，人們經常抱怨數據豐富，信息不足。造成這種情況的原因一般有兩個：一是缺乏有效的數據分析技術。二是數據質量不高，后者是信息不足問題最常見的原因。
數據質量低的主要原因是數據庫中存在臟數據，數據輸入錯誤。不同來源數據引起的不同表示方法和數據之間的不一致是臟數據的原因。因此，在進行數據分析之前，我們應該先進行數據清洗。數據清洗是一個收集和分析數據、重新審查和驗證數據的過程。其目的是處理不同類型的數據，如缺失、異常、重復和非法，以確保數據的准確性、完整性、一致性、有效性和獨特性。
讓我們來看看五種常用的數據清洗工具。
數據清洗工具一：思邁特軟件Smartbi
思邁特軟件Smartbi的數據清洗功能非常強大，思邁特軟件Smartbi的輕量級ETL功能，可視化流程配置，簡單易用。業務人員可以參與。采用分布式計算架構，單節點支持多線程，可處理大量數量，提高數據處理性能。強大的數據處理功能不僅支持異構數據，還支持內置排序、去重、映射、行列合並、行列轉換聚合、去空值等數據預處理功能。
數據清洗工具二：Excel
Excel是許多數據相關從業者的主要分析工具。它可以處理各種數據。統計分析和輔助決策操作。如果不考慮性能和數據量，可以處理大部分數據相關的處理工作。
數據清洗工具三：Python
Python語言簡潔、易讀、可擴展。它是一種面向對象的動態語言。它最初被設計用來編寫自動化腳本。它越來越多地被用來開發獨立的大型項目，因為版本不斷更新，語言新功能也在增加。
數據清洗工具四：VBA(VisualBasic宏語言)
VBA主要用於擴展Windows的應用功能，也可以說是應用程序視覺化的Basic腳本。VBA可以使現有的應用程序自動化，並通過自定義創建解決問題的方案。
數據清洗工具五：PyCharm
Pycharm是一種PythonIDE集成開發環境，有一整套工具，可以幫助用戶在使用Python語言開發時提高效率，如調試、語法亮點、Project管理、代碼跳轉、智能提示、自動完成、單元測試、版本控制等。
隨着互聯網和大數據技術的蓬勃發展，各行各業積累了大量的數據，准確的數據可以准確地反映企業的實際情況，從而有效地支持企業的日常經營和決策。掌握幾種數據清洗工具是非常必要的，這不僅可以提高我們對數據的理解，還可以引導我們分析數據之間的關系，挖掘數據的潛在價值。