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数据治理实践中的数据清洗技术研究

如今，数据愈发被各个行业所重视，随着数据的不断积累，从

中获取有价值的信息已经成为了人们日常工作的重要方面。在这

个过程中，“数据浊流”正在成为人们面临的一项严重问题。在数

据治理实践的过程中，数据清洗显得尤为重要。本文将重点探讨

数据治理实践中的数据清洗技术研究。

一、数据清洗的概念

在数据治理实践中，数据清洗是一项必不可少的工作。数据清

洗是指通过对数据进行预处理，消除掉数据中的噪音、错误、冗

余和不一致等因素，把数据变为适合于分析和挖掘的数据。数据

清洗的主要目的是提升数据的质量，进而保证相关业务的有效性、

准确性和可靠性。

二、数据清洗的重要性

数据清洗是数据治理实践中的一项重要工作，具有以下几个方

面的重要性：

1、保证数据的准确性和完整性

数据清洗可以消除数据中的噪音和错误，提升数据的质量，从

而保证数据的准确性和完整性。

2、提升数据挖掘和分析的效果

消除数据中的噪音、错误、冗余和不一致等因素，可以使数据

更加符合实际情况，更易于数据挖掘和分析，提升效果。

3、降低业务风险

数据质量的不准确或者不完整，可能导致企业业务出现误判或

者失误，进而带来不必要的风险。通过数据清洗，可以降低业务

风险，提高业务效率。

三、数据清洗的技术

数据清洗是一项繁琐的工作，需要应用多种技术手段。下面对

数据清洗的技术进行介绍。

1、数据的预处理

在进行数据清洗之前，需要对数据进行预处理，包括数据的采

集、整理、筛选、归纳和整合等，确保数据的可用性。

2、数据的去重

在数据清洗的过程中，数据的重复出现是一项很常见的问题。

为了避免重复数据的干扰，需要对数据进行去重处理。

3、数据的规范化

数据规范化是指对数据进行格式和单位的标准化处理，以达到

数据的一致性和可比性。

4、数据的异常检测和纠正

在数据的采集和传输过程中，数据中的异常值很容易出现，这

就需要进行异常检测和纠正，确保数据的准确性。

5、数据的清理和转换

数据清理包括对数据中存在的特殊符号和空格等非法字符进行

处理。数据转换可以将数据转换为合适的格式，以便进行数据的

分析和挖掘。

四、数据清洗的优化

数据清洗是一项繁琐的工作，如果手动清洗，工作量会很大，

效率也不高。因此，需要使用适当的数据清洗工具进行数据清洗

的优化。

1、使用数据清洗工具

目前市面上有许多数据清洗工具，包括OpenRefine、Trifacta、

Talend等。这些工具可以帮助用户快速进行数据清洗，提高工作

效率。

2、应用机器学习技术

如果使用传统的数据清洗方法，需要进行手动操作，工作量会

很大。因此，可以利用机器学习技术进行数据清洗，提高数据清

洗的效率。

五、结论

数据清洗是数据治理实践中的一项非常重要的工作。通过对数

据进行预处理、数据的去重、数据的规范化和异常值检测等手段，

可以提升数据的质量，保证数据的准确性和完整性，降低业务风

险。在进行数据清洗的过程中，可以使用数据清洗工具或者应用

机器学习技术来优化清洗效果。只有对数据进行清洗和处理，才

能更好地使用数据，进而发现数据中的价值。