數(shù)據(jù)清洗的方法有哪些，很多新手對(duì)此不是很清楚，為了幫助大家解決這個(gè)難題，下面小編將為大家詳細(xì)講解，有這方面需求的人可以來(lái)學(xué)習(xí)下，希望你能有所收獲。

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數(shù)據(jù)清洗的方法包括：1、分箱法，就是將需要處理的數(shù)據(jù)根據(jù)一定的規(guī)則放進(jìn)箱子里，然后進(jìn)行測(cè)試；2、回歸法，就是利用函數(shù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行繪制圖像，然后對(duì)圖像進(jìn)行光滑處理；3、聚類法，就是將抽象的對(duì)象進(jìn)行集合分組，成為不同的集合，找到在集合意外的孤點(diǎn)。

數(shù)據(jù)清洗的方法包括什么？

清洗數(shù)據(jù)有三個(gè)方法，分別是分箱法、聚類法、回歸法。

1、分箱法

是一個(gè)經(jīng)常使用到方法，所謂的分箱法，就是將需要處理的數(shù)據(jù)根據(jù)一定的規(guī)則放進(jìn)箱子里，然后進(jìn)行測(cè)試每一個(gè)箱子里的數(shù)據(jù)，并根據(jù)數(shù)據(jù)中的各個(gè)箱子的實(shí)際情況進(jìn)行采取方法處理數(shù)據(jù)。

2、回歸法

回歸法就是利用了函數(shù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行繪制圖像，然后對(duì)圖像進(jìn)行光滑處理。回歸法有兩種，一種是單線性回歸，一種是多線性回歸。單線性回歸就是找出兩個(gè)屬性的最佳直線，能夠從一個(gè)屬性預(yù)測(cè)另一個(gè)屬性。多線性回歸就是找到很多個(gè)屬性，從而將數(shù)據(jù)擬合到一個(gè)多維面，這樣就能夠消除噪聲。

3、聚類法

聚類法的工作流程是比較簡(jiǎn)單的，但是操作起來(lái)確實(shí)復(fù)雜的，所謂聚類法就是將抽象的對(duì)象進(jìn)行集合分組，成為不同的集合，找到在集合意外的孤點(diǎn)，這些孤點(diǎn)就是噪聲。這樣就能夠直接發(fā)現(xiàn)噪點(diǎn)，然后進(jìn)行清除即可。

擴(kuò)展資料：

數(shù)據(jù)清洗從名字上也看的出就是把“臟”的“洗掉”，指發(fā)現(xiàn)并糾正數(shù)據(jù)文件中可識(shí)別的錯(cuò)誤的最后一道程序，包括檢查數(shù)據(jù)一致性，處理無(wú)效值和缺失值等。

因?yàn)閿?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是面向某一主題的數(shù)據(jù)的集合，這些數(shù)據(jù)從多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中抽取而來(lái)而且包含歷史數(shù)據(jù)，這樣就避免不了有的數(shù)據(jù)是錯(cuò)誤數(shù)據(jù)、有的數(shù)據(jù)相互之間有沖突，這些錯(cuò)誤的或有沖突的數(shù)據(jù)顯然是我們不想要的，稱為“臟數(shù)據(jù)”。

我們要按照一定的規(guī)則把“臟數(shù)據(jù)”“洗掉”，這就是數(shù)據(jù)清洗。而數(shù)據(jù)清洗的任務(wù)是過(guò)濾那些不符合要求的數(shù)據(jù)，將過(guò)濾的結(jié)果交給業(yè)務(wù)主管部門，確認(rèn)是否過(guò)濾掉還是由業(yè)務(wù)單位修正之后再進(jìn)行抽取。

不符合要求的數(shù)據(jù)主要是有不完整的數(shù)據(jù)、錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)、重復(fù)的數(shù)據(jù)三大類。數(shù)據(jù)清洗是與問(wèn)卷審核不同，錄入后的數(shù)據(jù)清理一般是由計(jì)算機(jī)而不是人工完成 。

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