数据录入->数据采集->数据清洗(优化策略)

最新推荐文章于 2025-06-20 20:32:25 发布
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#采集 #清洗 #数据量 #录入 #质量

本文记录了在面对数千万乃至数亿级别的大数据量时进行数据清洗的经验心得。强调了从源头提高数据质量的重要性，以减少后续处理的工作量。

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  1. 最近听大神讲到对于项目的看法，所以觉得收获颇多，所以在这里做个笔记，顺便分享给大家
  3. 我这里负责的是数据清洗的工作，有些时候，数据导入量非常大，达到几千万，几亿的数据量
  4. 所以对于这些大数据量的数据清洗，既需要效率，有需要质量，所以这是一个非常庞大的工作
  6. 总而言之就是:从源头控制数据质量，从源头进行数据清洗，就会减轻后面的工作量

第2篇：数据预处理——清洗、转换与特征工程
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
03-06 562
数据预处理是AI和机器学习项目中不可或缺的一步。通过数据清洗、转换和特征工程，可以显著提升数据的质量和模型的性能。希望本文的代码示例和注意事项能帮助你在实际项目中更好地处理数据。接下来，我们将继续深入机器学习的基础知识，探索线性回归与逻辑回归的应用。
Excel数据分析 - 数据透视表和透视图
LC的博客
05-29 1772
数据透视表和透视图的使用
数据清洗方法（26页 PPT）.pptx
08-07
数据清洗方法（26页 PPT）
第5章 数据处理与可视化（5.1数据清洗与优化技巧，舆情评分）
Triumph19的博客
04-02 1980
数据清洗与优化主要涉及常规的数据清洗、文本内容过滤、数据乱码问题处理等。 5.1.1 常用的数据清洗手段及日期格式的统一 首先回顾一下常用的数据清洗手段，代码如下： # 1.用strip()函数删除字符串首尾的空格、换行等空白字符 res = ' 华能信托2019年实现利润42.11亿元，行业排名第三 ' res = res.strip() #删除上面字符串首尾的空格和换行 res # 2.用split函数()拆分字符串，以截取需要的内容 date = '2022-4-2 14:27:.
数据清洗技术有哪些？一文带你拆解数据清洗技术!
最新发布
oOBubbleX的博客
06-20 819
数据清洗是企业数据治理的关键环节，旨在处理原始数据中的缺失值、重复记录、异常值等问题，提高数据质量和一致性。常见技术包括：缺失值填充/删除、重复值识别、异常值处理、数据标准化和分类数据编码。实现工具涵盖Python/R编程语言、SQL数据库管理系统以及FineDataLink等可视化工具。数据清洗面临规模大、来源多、实时性要求高等挑战，需注意操作可逆性和方法适配性。随着数据驱动决策的重要性提升，智能化数据清洗技术将成为企业释放数据价值的基础支撑。
数据采集和清洗(一)
闹丶
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李法平数据清洗(大数据应用人才培养系列教材)PPT
11-02
清华大学出版社，数据清洗(大数据应用人才培养系列教材)PPT
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南工程大数据专业数据清洗课程期末复习
大数据-案例-离线数仓-电商：【MySQL(业务)-ETL(Kettle)】+【前端JS埋点-＞日志-＞Flume-＞HDFS-＞ETL(SparkRDD)】-＞Hive数仓-＞MySQL-＞可视化
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大数据-BI案例（二）-电商：数据仓库+OLAP【MySQL-ETL(Kettle)-＞ Hive（ODS层-数据清洗-＞DW层（DWD-统计分析-＞DWS））-导出结果-＞MySQL】-＞ 可视化
论文研究-反洗钱监控报告系统数据采集研究与设计 .pdf
08-23
数据采集层提供了包括自动化流程的数据采集和手工录入功能，并且可以灵活设置加载策略。 四、ETL流程 ETL流程（Extract, Transform, Load）是数据仓库中的核心过程，它包括数据抽取、转换和装载三个主要步骤。ETL...
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而处理代码则可能包含数据清洗、预处理、特征提取、模型构建和结果输出等步骤，这些代码通常采用如Python、R等数据分析常用语言编写，为研究者提供了重现分析过程的可能。 分析结果则可能是对原始数据进行统计分析...
清华大学精品大数据之数据清洗课程PPT课件（22页）含习题 第1章 大数据概论数据清洗概述、数据标准化、数据仓库.ppt
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清华大学出品的大数据-数据清洗课程学习课件，非常适合大学生和职场认识学习，也适合老鸟复习回顾，完全可用于自学入门，很经典好用的PPT课件哦~
数据采集来源有哪些？怎么做？
TinagirlAPI的博客
01-24 2537
数据采集，又称数据获取，是指从传感器和其他待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集非电量或者电量信号，送到上机中进行分析、处理。✦互联网是数据采集的主要来源之一，包括各种网站、社交媒体平台和搜索引擎等。这些平台上的数据可以通过爬虫技术、网络爬虫等工具自动抓取，经过清洗、去重、分类和格式化等处理后，成为可用的数据源。例如，我们可以从新闻网站、电商网站、社交媒体平台上获取各种类型的数据，包括网页内容、新闻文章、用户评论、图片、视频等等。企业是另一个重要的数据来源。
企业数据：数据来源与采集
weixin_38798635的博客
06-30 1192
这些数据包括企业内部的业务数据、客户数据、员工数据等。这些数据包括市场数据、行业数据、竞争对手数据等。总之，企业数据的数据来源与采集是企业数据管理的基础，也是企业决策和战略制定的重要依据。企业需要综合考虑内部数据和外部数据，确保数据的质量和可靠性，以提高企业的竞争力和创新能力。可以找其他平台，一般包括：工商公示系统、互联网金融、电商平台、招标招聘、无形资产等各类信用信息以及各类互联网公开数据，推出了企业各维度数据接口、企业画像、信用评分等查询服务和相关产品，旨在为用户提供多维度、一体化的数据服务。
数据清洗---读书笔记
qq_45807609的博客
09-12 655
1. 数据清洗的背景 1.1 数据清洗的原因： 数据的来源是广泛的，数据的类型是多而繁杂的，所以数据中会夹杂着不完整、重复以及错误的数据，直接使用会影响数据决策的准确性和效率。所以，对原始数据进行有效的清洗是大数据分析和应用过程中的关键环节。 1.2 数据质量 1.2.1 概念：数据质量指在业务环境下，数据符合数据消费者的使用目的，能满足业务场景具体需求程度。 1.2.2 特点： （1）“业务需求”会随时间变化，数据质量也会随时间发生变化。 （2）数据质量可以借助信息系统度量，但独立于信息系统
27 | 大数据从哪里来？
qq_37756660的博客
11-06 1422
大数据就是存储、计算、应用大数据的技术，如果没有数据，所谓大数据就是无源之水、无本之木，所有技术和应用也都无从谈起。可以说，数据在大数据的整个生态体系里面拥有核心的、最无可代替的地位。很多从事机器学习和人工智能的高校学者选择加入互联网企业，并不是贪图企业给的高薪，而是因为只有互联网企业才有他们做研究需要用到的大量数据。技术是通用的，算法是公开的，只有数据需要自己去采集。因此数据采集是大数据平台的核心功能之一，也是大数据的来源。数据可能来自企业内部，也可能是来自企业外部，
数据采集与清洗
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