【数据治理】数据清洗原型

构思了一个数据清洗的功能。对于数据清洗的关键是通过数据探查,制订出具体的清洗目标要求。为了简化数据清洗的复杂度,可以将清洗要求归纳为业务人员容易理解的约束,比如,非空、不含空格、唯一等这类简单的规则,也包括一些业务数据的约束,比如,身份证规则等。
一、数据清洗主页面
通过各种条件可以找到要清洗的目标表,查看其每个字段的清洗要求。
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二、增加清洗目标
为一个或多个字段添加清洗要求,比如,不能为空、不能含有空格等。为了支持复杂情况下的清洗逻辑,也可以自己写一段脚本进行清洗。
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三、清洗报告
以“汇总指标+维度分析+明细数据”的思路展现清洗结果。其中,

  • 当前指标:分布情况与详细数据正在分析的指标,上面所有的汇总指标均可以用来做分布分析;
  • 分析维度:前面指标可以用来细分的维度,包括委办局、是否有问题、问题种类等;

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### 数据清洗方法 数据清洗是大数据治理的重要环节之一,其目的是提高数据质量并减少噪声对数据分析的影响。常见的数据清洗方法包括但不限于: - **缺失值处理**:可以通过删除含有缺失值的记录、填充默认值或基于统计学方法(如均值、中位数)填补缺失值来解决[^2]。 - **重复数据去除**:识别并移除完全相同或者高度相似的数据条目,以保持数据集的一致性和准确性。 - **异常值检测与修正**:利用统计分析或机器学习算法找出不符合预期模式的数据点,并决定是否将其剔除或调整。 ```python import pandas as pd def clean_data(df): # 处理缺失值 df.fillna(method='ffill', inplace=True) # 去重 df.drop_duplicates(inplace=True) return df ``` ### 冲突消解的技术实现 冲突消解主要应用于知识图谱构建阶段,旨在消除因多种来源数据不一致而产生的矛盾信息。以下是几种常用技术及其特点: - **一致性规则匹配**:制定一系列逻辑规则用于判断哪些字段应该具有唯一性以及如何优先选取特定值作为最终保留项[^4]。 - **概率模型评估**:借助贝叶斯网络或其他形式的概率推断框架估计每种可能性下的置信度得分,进而挑选最可信的结果[^1]。 #### 示例代码片段展示简单版本的一致性检查函数 ```python from collections import Counter def resolve_conflicts(records, key_field): counts = Counter(record[key_field] for record in records) most_common_value = counts.most_common(1)[0][0] resolved_records = [record for record in records if record[key_field]==most_common_value] return resolved_records ``` ### 工具推荐 为了高效完成上述任务,可以选择如下开源软件包辅助开发工作流: - Pandas 和 NumPy 提供了丰富的基础操作支持,适合初步探索和快速原型设计; - OpenRefine 面向非程序员用户提供图形界面友好的交互体验来进行复杂的大规模数据清理项目管理; - Dedupe 库专注于自动发现潜在重复实体并通过主动学习改进分类器性能;
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