脏数据清洗

最新推荐文章于 2025-08-02 09:33:45 发布
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分类专栏： 数据处理 文章标签： 脏数据清洗流程
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u011944141/article/details/51968552
博客主要介绍了脏数据相关内容，包括脏数据产生的原因、影响范围，还阐述了对脏数据的分析处理方法，有助于了解脏数据并进行有效处理，属于信息技术中数据处理领域。

脏数据产生原因
脏数据影响范围
脏数据分析处理

脏数据清洗实践方案
杨鑫newlife的专栏
11-22 2163
一、概述 无论对于数据仓库/数据湖/数据中台，都会存在大量的脏数据，当我们在使用一张数据表时，发现其中出现大量的重复数据，活着其中的字段信息对应错误，原本ID：101 对应的name时YY，但实际存储的是XX，这种脏数据的场景就不举太多例子了肯定很常见。那么我来总结一个解决方案。 二、解决方案 现在有一张表t_1（按天分区全量），我们某一天发现t_1出现了概述中的提到的脏数据情况，那么我们大多数第一反应就是去找t_1_上游表，反馈给这个表的负责人（思路没问..
kettle从入门到精通 第七十课 ETL之kettle kettle数据校验，脏数据清洗轻松拿捏
zhangjin1222的博客
06-15 945
输入在指定的错误(错误应涵盖数据类型不匹配的情况)行数内，trans不报错，但通过错误处理步骤捕捉，并记入文件，整个数据管线正常完成直至处理完最后一个输入行。3、类型校验，也就说如果上游传递过来的类型是integer类型，但是你需要的是String类型，这个时候可以进行类型校验规则拦截，如下图所示。"name": "Java小金刚1","name": "Java小金刚2","name": "Java小金刚3","name": "Java小金刚4","name": "Java小金刚5",
pandas清洗脏数据
程序员养成日记
09-22 496
准备工作 pip install pandas import pandas as pd data = pd.read_csv('..//data/tmdb_5000_credits.csv') 检查数据 data.head() # 打印输出前五行数据 查看一列的一些基本统计信息：data.columnname.describe() 选择一列：data['columnname'] 选择一...
21.数据清洗：给脏数据洗个澡
qq_75211380的博客
08-02 1068
数据清洗：给数据"洗澡"的关键步骤 本文介绍了数据清洗的完整流程，将脏数据比喻为需要清洁的"脏孩子"。主要内容包括： 数据清洗的重要性：提高分析准确性、模型性能和计算效率 常见数据问题： 缺失值（"空心萝卜"） 重复数据（"照镜子的多个自己"） 异常值（"人群中的姚明"） 格式不统一（"不同校服"） 核心清洗技术： 缺失值处理（删除/填充/插值） 重复数据处理（基于列去重） 异常值识别与处
【开发日记】马桶识别之数据清洗，通过Resnet50清洗脏数据
Lauyeed的博客
12-24 1231
600
如何去除数据库中的脏数据
qq_37772593的博客
06-16 3589
脏数据是指在数据库中存在的不符合规范或者不符合业务逻辑的数据。例如，一个身高为-1的人，或者一个订单金额为负数的订单，都属于脏数据。脏数据会严重影响数据的质量和准确性，因此需要对其进行清洗和处理。脏数据会严重影响数据的质量和准确性，因此对于脏数据的清洗和处理是非常重要的。在实际操作中，我们需要采用多种技巧，如数据去重、数据格式化、数据筛选和数据验证等，来保证数据的质量和准确性。同时，我们也需要注意数据的来源和录入过程，避免因为人为错误而导致脏数据的产生。
数据清洗的主要办法
My Struggle
01-07 9253
1.什么是数据清洗？ 在获得数据后并不能直接进行数据分析处理，为什么？因为得到的数据不一定完全准确，直接使用这些数据进行分析的话可能会产生不小的偏差。所以，我们需要数据清洗这个步骤。 总而言之，数据清洗是要对脏数据进行处理。脏数据包括缺失的数据，异常的数据和不一致的数据三种。先讨论缺失值处理方法。 2.缺失值处理的方法 缺失值处理方法大致思路是删除法和插补法。 缺失值处理的删除法 删除法顾名思义，就是将含有缺失数据的整一条数据全部删去。这种做法简单粗暴，简单在于十...
数据库脏数据清洗与错误数据订正工具_支持自动分页分批查询_自动记录数据变更_自动提交与恢复_自动归档备份_自动上传OSS_提供ETL数据转换能力_适用于MySQL_PostgreS.zip
最新发布
08-18
随着数据量的激增，数据不一致、不准确的问题日益凸显，因此，数据库的脏数据清洗和错误数据订正工作显得尤为重要。 针对这一市场需求，本文档介绍了一款强大的数据库工具，它的主要功能包括脏数据清洗、错误数据...
提升数据质量：脏数据清洗方案设计
该方案旨在强化数据清洗过程的描述能力，通过对数据中心的脏数据进行处理，提升处理效率，并统一脏数据的处理模式。这样，不仅可以提高数据集成的质量，还有助于消除企业内部的“信息孤岛”，促进信息资源的全面共享...
脏数据清洗pandas
12-05
脏数据清洗是数据分析中非常重要的一步，Pandas是一个强大的Python数据分析库，提供了许多用于数据清洗的函数和方法。下面是一个简单的脏数据清洗的示例： 假设我们有一个包含脏数据的数据集，其中包含一些缺失值和...
数据挖掘中的脏数据清洗策略：SPSS-Clementine实践
《清洗脏数据-数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典》不仅提供了数据清洗的重要方法论，还展示了数据挖掘在实际商业场景中的应用和价值，以及其技术进步的历史轨迹。对于从事数据分析或希望深入了解数据挖掘的人来...
kettle 数据过滤,验证
10-30
个人总结的kettle的脚本，包含身份证15位转18位，以及各种数据正则验证
kettle数据清洗
09-18
利用kettle工具进行数据清洗，按照条件去除不需要的内容
C++之顺序表：为啥你写的代码有脏数据？
专业^团队的博客
09-04 680
1.如果对于一个顺序表在初始化的时候不给他赋值初始化，他将会变得一发不可收拾.jpg 现在声明一个线性表（顺序表），并且初始化其长度，但并未赋初值，会有什么后果呢？ #include<stdio.h> #define MaxSize 10 typedef struct { int data[MaxSize]; int length;//表长 }SqList; void InitList(SqList& L) { /* //赋初值，可省略，但会产生"脏数据" for(int i
都是脏数据惹的祸
weixin_33801856的博客
04-26 254
“小光，今天那个诡异的生产环境问题找到原因了吗？” “还是数据问题！之前做的一个功能有一部分数据迁移工作没有做好，导致生产环境有脏数据，委托人的联系人已经不为该委托人服务了，应该移除掉的……” “又是脏数据……” “嗯，好在不是代码问题。” 这是在蓝鲸项目发生的真实对话。其中提到的脏数据（Dirty data），也叫坏数据（Bad data），通常是指跟期待的数据不一样、会影响系统...
C++面试-数据库
zad287的博客
12-16 1614
1.数据存储引擎：InnoDB、myISAM、Memory 数据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。 如果要提供提交、回滚、崩溃恢复能力的事务安全（ACID兼容）能力，并要求实现并发控制，InnoDB是一个好的选择 如果数据表主要用来插入和查询记录，则MyISAM引擎能提供较高的处理效率 如果只是临时存放数据，数据量不大，并且不需要较高的数据安全性，可以选择将数据保存到内存中的Memory引擎，MySQL中使用该引擎作为临时表，存
脏数据的处理例子
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u012762054的博客
08-14 1万+
故事起因：多人同时操作一个工作单据，保存时间有先后，后保存的数据覆盖了前面保存的数据。网上找到文章都是讲并发处理的原理，没人提到数据丢失后的处理。 这是个真实的案例，对于数据量很少的单据可以随时丢弃脏数据，但是如果是软件管理系统里含有大量数据的表单，直接丢弃就不好了。见下图 货代海运信息录入资料图 举例说明，我们在给一个供应链客户做的一张工作单，里面涉及的服务同时有两种（海运和陆运）...
多线程读脏数据问题
xiongxianze的博客
04-15 2810
示例： package com.线程间通信; public class DirtyThread { //两个实例变量 private String name="zhangsan"; private String password="123"; public void setValue(String name, String password){ //先设置name的值
（一）脏数据的产生
weixin_30359021的博客
07-13 3400
推荐原文：https://www.jianshu.com/p/0078e5dd1e61 脏数据（Dirty data），也叫坏数据（Bad data），通常是指跟期待的数据不一样、会影响系统正常行为的数据。生产环境下的缺陷分析流程是这样的：调查分析生产环境缺陷，到最后定位是数据问题的时候，总是让人浑身轻松… 于是，“脏数据”就跟测试的“随机挂”一样，成为了光荣的“背锅侠”！脏数据 ≠ ...
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