数据清洗的基本流程？

一、数据清洗的基本流程？

1.

数据分析 数据分析是数据清洗的前提和基础,通过人工检测或者计算机分析程序的方式对原始数据源的数据进行检测分析,从而得出原始数据源中存在的数据质量问题。

2.

定义数据清洗的策略和规则 根据数据分析出的数据源个数和数据源中的“脏”数据程度定义数据清洗策略和规则,并选择合适的数据清洗算法。

3.

搜寻并确定错误实例 搜寻并确定错误实例步骤包括自动检测属性错误和检测重复记录的算法。 手工检测数据集中的属性错误需要花费大量的时间、精力以及物力,并且该过程本身很容易出错,所以需要使用高效的方法自动检测数据集中的属性错误,主要检测方法有基于统计的方法、聚类方法和关联规则方法。 检测重复记录的算法可以对两个数据集或者一个合并后的数据集进行检测,从而确定同一个现实实体的重复记录,即匹配过程。检测重复记录的算法有基本的字段匹配算法、递归字段匹配算法等。

二、数据清洗工具？

答 数据清洗工具是一种常用的数据处理软件，用于处理大规模数据集，从而为数据分析人员提供可用的无误的数据。通过使用数据清洗工具，可以检测输入数据中的异常值、缺失值、重复值以及包含异常和错误数据的字段，并对检测到的不规范数据进行清理，从而有效提高数据的质量。

常见的数据清洗工具包括Excel自带的数据清洗工具和外部独立的数据清洗软件，如BigML数据清洗工具、RapidMiner数据清洗工具等，这些数据清洗工具都能够有效地扫描数据集，并自动识别异常和错误数据，从而大大降低数据清洗成本。

三、数据治理与数据清洗区别？

大数据建设中会出现数据混乱、数据重复、数据缺失等问题，就需要对非标数据进行处理，涉及到数据治理与数据清洗，常常把数据治理和数据清洗搞混，可从以下方面进行区分：

一、概念不同

数据治理主要是宏观上对数据管理，由国家或行业制定制度，更具有稳定性。数据清洗是数据在指定数据规则对混乱数据进行清洗，规则由自己设定，数据清洗主要是微观上对数据的清洗、标准化的过程

二、处理方式

数据治理由各种行业制度，

三、角色方面

数据治理属于顶层设定、具有权威性，数据清洗由需要部门提出的，随意性比较强。

四、何谓数据清洗和数据加工？

数据清洗也叫数据清理，是指从数据库或数据表中更正和删除不准确数据记录的过程。广义地说，数据清洗包括识别和替换不完整、不准确、不相关或有问题的数据和记录。

通过有效的数据清洗，能够确保所有数据集应保持一致并且没有任何错误，为以后数据的使用和分析提供支撑。

五、清洗鱼缸流程？

步骤/方式一

清洗鱼缸之前，先把鱼缸里的水抽放掉，抽到鱼缸仅剩1/3水时候，把鱼捞到备用的鱼缸里面

步骤/方式二

鱼缸里的水抽放完，先用清水冲洗一下，可以用干净的抹布擦拭鱼缸内部每一个角落，然后用清水再清洗两遍即可。

步骤/方式三

准备好高锰酸钾，药店都有售，鱼缸加满水，然后加入2到3粒的高锰酸钾，根据鱼缸大小适量，随着高锰酸钾溶解水也变色，浸泡最少30分钟即可。

步骤/方式四

然后用准备好的海绵擦或丝瓜瓢，擦拭鱼缸内部每一个角落，彻底清理一遍。

步骤/方式五

最后把鱼缸的水抽放掉，再用清水多冲洗几遍，确保鱼缸里面没有残留，冲洗干净以后晒干，鱼缸就清洗完成。

六、数据审批流程？

step 1

数据准备

至少准备四个方面的数据：

1.上年度最终审核数据：基表、综表

注意：

最好是国家审核反馈后的最终数据，以保证百分之百准确

2.分学校（或分县、市、区）的主要数据

3.上年度主要统计监测指标结果

4.本年度业务部门的数据

step 2

组建专家团队

至少组建三个专家团队：

1.报表组：

按教育类型细分为高等教育、职业教育、基础教育三小组

2.技术组

3.指标分析组

各地在数据审核时，应根据自身人员力量合理组建团队，分工合作，提升数据审核工作的效率。

step 3

审核过程step 4

意见反馈

将各环节的审核意见及时反馈给各单位，各单位据此进行核实、修改。

从数据审核，到数据修正，再到数据汇总，是一个反复循环的过程。

七、数据挖掘流程？

1、分类：找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等。

2、回归分析：反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。

3、聚类分析：把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能的小。

4、关联规则：描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可到处另一些项在同一事物中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。

5、特征分析：从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。

6、变化和偏差分析：偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。

7、Web页挖掘：随着Internet的迅速发展及Web的全球普及，使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web的海量数据进行分析，收集有关的信息。

八、数据研判流程？

1、分析设计

首先是明确数据分析目的，只有明确目的，数据分析才不会偏离方向，否则得出的数据分析结果不仅没有指导意义，亦即目的引导。

2、数据收集

数据收集是按照确定的数据分析框架，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。这里的数据包括一手数据与二手数据，一手数据主要指可直接获取的数据。

3、数据处理

数据处理是指对采集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，保证数据的一致性和有效性。它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量的、可能杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。

4、数据分析

数据分析是指用适当的分析方法及工具，对收集来的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。在确定数据分析思路阶段，数据分析师就应当为需要分析的内容确定适合的数据分析方法。到了这个阶段，就能够驾驭数据，从容地进行分析和研究了。

5、数据展现

通过数据分析，隐藏在数据内部的关系和规律就会逐渐浮现出来，那么通过什么方式展现出这些关系和规律，才能让别人一目了然呢?一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的，即用图表说话。

6、报告撰写

数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，以供决策者参考。

九、数据治理流程？

1. 制定数据治理策略和规范：确定组织的数据治理目标，制定数据使用和保护的规范。

2. 确定数据所有权和责任：明确数据的所有权和责任，制定数据访问和共享政策。

3. 确认数据质量：评估数据的质量和完整性，制定数据质量管理计划。

4. 管理数据存储和备份：确定数据存储和备份策略，确保数据的可靠性和安全性。

5. 确定数据访问和共享规则：制定数据访问和共享规则，确保数据的安全性和隐私保护。

6. 监控和审计数据使用：监控数据使用情况，确保数据使用符合规范和政策，制定数据审计计划。

7. 更新数据治理策略和规范：根据实际情况，定期更新数据治理策略和规范，确保数据治理的有效性和适应性。

8. 培训和沟通：为组织成员提供数据治理培训，保证组织成员理解数据治理的重要性和实施方法。

十、数据发布流程？

1 包括数据准备、数据处理、数据分析、数据发布四个步骤。2 首先，数据准备阶段需要收集、整理和清洗原始数据，确保数据的准确性和完整性。3 然后，在数据处理阶段，对数据进行转换、加工和整合，以便于后续的分析和发布。4 接下来，在数据分析阶段，利用统计学和数据挖掘等方法对数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息和洞察。5 最后，在数据发布阶段，将分析结果以可视化、报告或者其他形式进行展示和传播，让相关人员能够理解和应用这些数据。6 的目的是为了让数据能够被更多人理解和应用，从而为决策和问题解决提供支持。7 此外，还需要注意数据安全和隐私保护，确保数据的合法性和保密性。8 总之，是一个系统化的过程，通过准备、处理、分析和发布数据，为决策和问题解决提供有力支持，并保证数据的准确性和安全性。