15、数据处理：清除干扰与去重的实用指南

数据处理：清除干扰与去重的实用指南

1. 清除数据中的干扰字符

在数据处理过程中，干扰字符可能会给分析工作带来很大的挑战。不同数据类型对干扰字符的反应各不相同。

1.1 不同数据类型中的干扰字符问题

• 数值型字段 ：数值型字段必须仅包含数值。例如，“10 + 1c3”这样的计算是无法进行的，因为“1c3”包含非数值字符。所以，数值型字段中的干扰字符会导致无法正常进行聚合等操作。
• 日期型字段 ：如果在期望仅为日期值的字段中发现非数值字符，包含干扰字符的日期值将显示为 null，因为该日期格式无效。比如“30/0/4/2023”，由于格式问题会被视为无效日期。
• 字符串型字段 ：字符串是非常灵活的数据类型，通常导入带有干扰字符时不会导致错误。但如果使用了数据源或工具不允许的字符，如非英文字母表中的某些字符，就会出现问题。此外，字符串中最常见的干扰字符是空格，尤其是前导或尾随空格，它们在字符串函数（如 LEFT()、RIGHT()、MID() 和 SPLIT()）中仍被视为字符，可能会在常见的字符串数据处理步骤中引发问题。

1.2 干扰字符带来的问题

干扰字符的挑战在于，它们可能是难以发现的个别值，而不是整个数据字段的问题。识别这些带有干扰字符的个别值可能是一项挑战，特别是在字符串字段中，因为它不会像数值或日期字段那样在输入时简单地返回 null 值。干扰字符的主要问题是会增加数据处理的复杂性，因为无法对数据字段中的所有值应用单一规则。例如，一个数值字段中