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

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08-23
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1、Python数据分析：数据的采集
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数据采集来源有哪些？怎么做？
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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。
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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。
27 | 大数据从哪里来？
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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，
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数据清洗技术有哪些？一文带你拆解数据清洗技术!
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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。
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