91、数据清洗：技术与应用全解析

数据清洗：技术与应用全解析

在当今数据驱动的时代，数据清洗是确保数据质量和可用性的关键步骤。随着企业从各种来源收集大量数据，数据中不可避免地会出现各种错误和不一致性。本文将深入探讨数据清洗的常见任务、关键技术以及应用场景。

1. 数据清洗概述

数据清洗是指检测和修复数据中错误的各种任务和活动。企业为了丰富数据资产并实现更深入的分析，会从多个渠道收集大量数据，然而数据收集过程中常常会引入错误，如缺失值、拼写错误、格式混合、重复记录、异常值以及违反业务规则等。

Kaggle在2017年的一项调查显示，脏数据是数据工作者面临的最常见障碍。因此，开发有效且高效的数据清洗解决方案是一个具有挑战性的领域，涉及到许多理论和工程问题。

2. 常见数据清洗任务

2.1 异常值检测

异常值检测是一项定量错误检测任务，旨在识别偏离正常范围的值。虽然异常值的精确定义因应用而异，但常见的定义是“异常值是与其他观测值偏差过大，以至于引发人们怀疑它是由不同机制生成的观测值”。例如，对于一家员工工资大多在10万左右的公司，工资为1万的员工记录可能被视为异常值。

异常值检测技术通常分为以下三类：
- 基于统计的方法 ：假设正常数据点出现在随机模型的高概率区域，而异常值出现在低概率区域。这种方法可以为发现的异常值提供统计解释，或为数据点是否为异常值提供得分或置信区间。
- 基于距离的方法 ：通过定义数据点之间的距离来确定正常行为，偏离这种正常行为的数据点被视为异常值。该方法的主要优点是无监督，不依赖于数据的生成分布，完全由数据驱动。