如何利用大数据进行数据清洗？

Question

如题所述

Answer 1

一、处理数据完整性问题
- 解决数据缺失的策略包括：
1. 通过其他信息推断，例如利用身份证号码推算性别、籍贯、出生日期和年龄。
2. 通过前后数据填充，比如在时间序列数据中使用前后的平均值，或者对缺失数据进行平滑处理。
3. 对于实在无法补全的数据，可以选择剔除，但不要删除，以备将来使用。
二、解决数据唯一性问题
- 处理重复数据的策略：
1. 利用主键去除重复记录，这在数据库中通常通过SQL语句或Excel的去除重复功能实现。
2. 制定特定规则去重，比如根据关键信息匹配不同渠道来的客户数据，并合并去重。
三、解决数据权威性问题
- 确定数据来源的权威级别，并在不同场合下优先选择最权威的数据源。
四、解决数据合法性问题
- 设立判别规则：
1. 强制合法规则，将不符合规范的数据设置为最大或最小值，或者标记为无效，例如日期格式错误或性别字段不符合预设选项。
2. 警告规则，对不符合规范的数据发出警告，并人工处理。
3. 对离群值进行特殊处理，可能涉及分箱、聚类、回归等方法来识别和处理异常值。
五、解决数据一致性问题
- 构建统一的数据体系：
1. 制定统一的指标体系，确保度量标准一致。
2. 明确数据的维度，包括分组、统计口径。
3. 统一数据单位。
4. 确定数据的频度。
5. 确保数据的一致性。