一、数据治理与数据清洗区别？
大数据建设中会出现数据混乱、数据重复、数据缺失等问题，就需要对非标数据进行处理，涉及到数据治理与数据清洗，常常把数据治理和数据清洗搞混，可从以下方面进行区分：
一、概念不同
数据治理主要是宏观上对数据管理，由国家或行业制定制度，更具有稳定性。数据清洗是数据在指定数据规则对混乱数据进行清洗，规则由自己设定，数据清洗主要是微观上对数据的清洗、标准化的过程
二、处理方式
数据治理由各种行业制度，
三、角色方面
数据治理属于顶层设定、具有权威性，数据清洗由需要部门提出的，随意性比较强。
二、数据清洗是对无用数据进行保留？
数据清洗是对无用的数据清洗，对有用的数据要保留下来，因为有用和无用的数据太多，占用了数据空间，所以要把无用的数据清理掉腾出空间来存放有用的数据。
三、数据清洗 大数据
数据清洗：大数据时代的关键环节
随着大数据时代的到来，数据成为了企业决策的基石。然而，面对庞大的数据量，我们也面临着一个问题：数据的质量如何保障？这就涉及到了数据清洗这个关键环节。
数据清洗是指通过一系列的处理方法，剔除无效、重复、缺失或错误的数据，保证数据的准确性和一致性。数据清洗的重要性不言而喻，它直接决定了企业在后续分析和决策过程中的可靠性和准确性。
数据清洗的步骤
数据清洗可以分为以下几个步骤：
- 数据收集：首先要明确需要清洗的数据范围和来源，确保获取到完整的数据集。
- 数据预处理：对原始数据进行初步处理，包括数据格式的转换、缺失值的填充、异常值的处理等。
- 数据去重：剔除重复的数据行，以避免对后续分析和建模的影响。
- 数据清理：根据业务规则和需求，剔除无效数据、异常数据和不符合要求的数据。
- 数据整合：将多个数据源的数据进行整合，消除重复数据，统一数据格式。
- 数据转换：对数据进行格式转换，比如将日期数据转换为标准格式。
常见的数据清洗问题
在数据清洗的过程中，经常会遇到以下问题：
- 缺失值：数据中存在着缺失值，如何进行填充是一个关键问题。
- 异常值：异常值的存在可能会对后续的数据分析产生较大影响，需要进行识别和处理。
- 重复值：重复值会增加数据集的冗余度，需要进行去重操作。
- 格式不一致：在不同的数据源中，数据的格式可能不一致，需要进行格式转换和统一。
- 数据错误：数据中可能存在错误，如无效数据、不符合业务规则的数据等，需要进行清理。
数据清洗的挑战与解决方案
在进行数据清洗的过程中，可能会面临一些挑战。比如，数据量庞大、数据质量难以保证、数据清洗流程复杂等。在应对这些挑战时，我们可以采取以下策略：
- 合理规划清洗流程：在数据清洗之前，制定清洗流程和规范，明确责任和工作内容。
- 借助工具和技术：可以利用数据清洗工具，自动化清洗过程，提高效率和准确性。
- 建立数据质量评估体系：定期对清洗后的数据进行质量评估，及时发现和解决问题。
- 加强数据管理：建立完善的数据管理机制，包括数据采集、存储、传输和使用等环节。
- 优化数据采集：及时准确地收集数据，减少数据清洗的工作量。
数据清洗的重要性
数据清洗在大数据时代具有重要意义，它对企业的决策和运营有着直接的影响。
首先，数据清洗可以提高数据质量和准确性。清洗后的数据更加可靠，能够减少因为数据问题带来的误差。
其次，数据清洗可以提高数据分析的效率和准确性。清洗后的数据能够更好地支持数据分析和建模，为企业决策提供准确的依据。
另外，数据清洗可以降低企业的成本和风险。通过准确的数据清洗，可以避免因为错误数据带来的损失和风险。
结语
数据清洗是大数据时代的关键环节，保证了数据的质量和准确性。在进行数据清洗时，我们需要制定合理的清洗流程，借助工具和技术，加强数据管理，以最大程度地保证数据的可靠性。
面对庞大的数据量和复杂的数据质量问题，数据清洗不仅是一个挑战，也是一项机遇。通过合理的数据清洗，我们可以挖掘出更多有价值的信息，为企业的发展提供有力的支持。
四、10086大数据是什么数据？
10086大数据也就是“移动大数据”，是依附于“中国移动”海量的用户群体的大数据，包含中国移动的用户上网行为数据，用户的通话行为数据，用户的通信行为数据，用户的基本特征分析，用户的消费行为分析，用户的地理位置，终端信息，兴趣偏好，生活行为轨迹等数据的存储与分析。
“移动大数据”不光可以实时精准数据抓取，还可以建立完整的用户画像，为精准的用户数据贴上行业标签。比如实时抓取的精准数据还筛选如：地域地区，性别，年龄段，终端信息，网站访问次数，400/固话通话时长等维度。如用户近期经常访问装修相关的网站进行访问浏览，或者使用下载装修相关的app，拨打和接听装修的相关400/固话进行咨询，就会被贴上装修行业精准标签，其他行业以此类推。
五、对于数据ETL，怎样实现高效的数据清洗？
在这个由物联网(IoT)，社交媒体，边缘计算以及越来越多的计算能力(如量子计算)支持的数字时代，数据可能是任何企业最有价值的资产之一。正确(或不正确)的数据管理将对企业的成功产生巨大影响。换句话说，它可以成败一个企业。
这就是原因，为了利用这些巨大的数据，无论大小，企业都在使用机器学习和深度学习等技术，以便他们可以建立有用的客户群，增加销售量并提高品牌忠诚度。
但是在大多数情况下，由于具有许多收集源和各种格式(结构化和非结构化)，数据可能是不准确，不一致和冗余的。
通过向机器学习算法提供具有此类异常的数据，我们是否可以及时，全面地访问相关信息?
不，当然不!首先需要清除此类数据。
这就是数据清理的地方!
数据清理是建立有效的机器学习模型的第一步，也是最重要的一步。至关重要!
简而言之，如果尚未清理和预处理数据，则机器学习模型将无法正常工作。
尽管我们经常认为数据科学家将大部分时间都花在修补ML算法和模型上，但实际情况有所不同。大多数数据科学家花费大约80%的时间来清理数据。
为什么?由于ML中的一个简单事实，
换句话说，如果您具有正确清理的数据集，则简单的算法甚至可以从数据中获得令人印象深刻的见解。
我们将在本文中涉及与数据清理相关的一些重要问题：
a.什么是数据清理?
b.为什么需要它?
c.数据清理有哪些常见步骤?
d.与数据清理相关的挑战是什么?
e.哪些公司提供数据清理服务?
让我们一起开始旅程，了解数据清理!
数据清洗到底是什么?
数据清理，也称为数据清理，用于检测和纠正(或删除)记录集，表或数据库中的不准确或损坏的记录。广义上讲，数据清除或清除是指识别不正确，不完整，不相关，不准确或其他有问题(“脏”)的数据部分，然后替换，修改或删除该脏数据。
通过有效的数据清理，所有数据集都应该没有任何在分析期间可能出现问题的错误。
为什么需要数据清理?
通常认为数据清理是无聊的部分。但这是一个有价值的过程，可以帮助企业节省时间并提高效率。
这有点像准备长假。我们可能不喜欢准备部分，但我们可以提前收紧细节，以免遭受这一噩梦的困扰。
我们只需要这样做，否则我们就无法开始玩乐。就这么简单!
让我们来看一些由于“脏”数据而可能在各个领域出现的问题的示例：
a.假设广告系列使用的是低质量的数据并以不相关的报价吸引用户，则该公司不仅会降低客户满意度，而且会错失大量销售机会。
b.如果销售代表由于没有准确的数据而未能联系潜在客户，则可以了解对销售的影响。
c.任何规模大小的在线企业都可能因不符合其客户的数据隐私规定而受到政府的严厉处罚。例如，Facebook因剑桥数据分析违规向联邦贸易委员会支付了50亿美元的罚款。
d.向生产机器提供低质量的操作数据可能会给制造公司带来重大问题。
数据清理涉及哪些常见步骤?
每个人都进行数据清理，但没人真正谈论它。当然，这不是机器学习的“最奇妙”部分，是的，没有任何隐藏的技巧和秘密可以发现。
尽管不同类型的数据将需要不同类型的清除，但是我们在此处列出的常见步骤始终可以作为一个良好的起点。
因此，让我们清理数据中的混乱!
删除不必要的观察
数据清理的第一步是从我们的数据集中删除不需要的观测值。不需要的观察包括重复或不相关的观察。
a.在数据收集过程中，最常见的是重复或多余的观察结果。例如，当我们组合多个地方的数据集或从客户端接收数据时，就会发生这种情况。随着数据的重复，这种观察会在很大程度上改变效率，并且可能会增加正确或不正确的一面，从而产生不忠实的结果。
b.不相关的观察结果实际上与我们要解决的特定问题不符。例如，在手写数字识别领域，扫描错误(例如污迹或非数字字符)是无关紧要的观察结果。这样的观察结果是任何没有用的数据，可以直接删除。
修复结构错误
数据清理的下一步是修复数据集中的结构错误。
结构错误是指在测量，数据传输或其他类似情况下出现的那些错误。这些错误通常包括：
a.功能名称中的印刷错误(typos)，
b.具有不同名称的相同属性，
c.贴错标签的类，即应该完全相同的单独的类，
d.大小写不一致。
例如，模型应将错字和大小写不一致(例如“印度”和“印度”)视为同一个类别，而不是两个不同的类别。与标签错误的类有关的一个示例是“不适用”和“不适用”。如果它们显示为两个单独的类，则应将它们组合在一起。
这些结构错误使我们的模型效率低下，并给出质量较差的结果。
过滤不需要的离群值
数据清理的下一步是从数据集中过滤掉不需要的离群值。数据集包含离训练数据其余部分相距甚远的异常值。这样的异常值会给某些类型的ML模型带来更多问题。例如，线性回归ML模型的稳定性不如Random Forest ML模型强。
但是，离群值在被证明有罪之前是无辜的，因此，我们应该有一个合理的理由删除一个离群值。有时，消除异常值可以提高模型性能，有时却不能。
我们还可以使用离群值检测估计器，这些估计器总是尝试拟合训练数据最集中的区域，而忽略异常观察值。
处理丢失的数据
机器学习中看似棘手的问题之一是“缺少数据”。为了清楚起见，您不能简单地忽略数据集中的缺失值。出于非常实际的原因，您必须以某种方式处理丢失的数据，因为大多数应用的ML算法都不接受带有丢失值的数据集。
让我们看一下两种最常用的处理丢失数据的方法。
a.删除具有缺失值的观察值：
这是次优方式，因为当我们丢弃观察值时，也会丢弃信息。原因是，缺失的值可能会提供参考，在现实世界中，即使某些功能缺失，我们也经常需要对新数据进行预测。
b.根据过去或其他观察结果估算缺失值：
这也是次优的方法，因为无论我们的估算方法多么复杂，原始值都会丢失，这总是会导致信息丢失。大数据分析机器学习AI入门指南https://www.aaa-cg.com.cn/data/2273.html由于缺少值可能会提供信息，因此应该告诉我们的算法是否缺少值。而且，如果我们推算我们的价值观，我们只是在加强其他功能已经提供的模式。
简而言之，关键是告诉我们的算法最初是否缺少值。
那么我们该怎么做呢?
a.要处理分类特征的缺失数据，只需将其标记为“缺失”即可。通过这样做，我们实质上是添加了新的功能类别。
b.要处理丢失的数字数据，请标记并填充值。通过这样做，我们实质上允许算法估计缺失的最佳常数，而不仅仅是用均值填充。
与数据清理相关的主要挑战是什么?
尽管数据清理对于任何组织的持续成功都是必不可少的，但它也面临着自己的挑战。一些主要挑战包括：
a.对引起异常的原因了解有限。
b.错误地删除数据会导致数据不完整，无法准确地“填写”。
c.为了帮助提前完成该过程，构建数据清理图非常困难。
d.对于任何正在进行的维护，数据清理过程既昂贵又费时。
https://www.toutiao.com/i6821025363057967624/
六、如何对采集到的数据进行数据清洗？
数据清洗是指对采集到的数据进行预处理，去除脏数据、重复数据、缺失数据、异常数据等，从而提高数据质量和准确性。数据清洗的步骤包括数据收集、数据预处理、数据转换、数据整合、数据标准化等。在数据清洗过程中，需要使用数据挖掘、机器学习、统计分析等技术，辅助数据清洗工作，使得数据能够更好地支撑业务分析和决策。
七、数据清洗的方法包括？
清洗数据有三个方法,分别是分箱法、聚类法、回归法。
八、偏色数据清洗是什么？
数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。
数据清洗，即对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。
九、数据清洗的基本流程？
1.
数据分析 数据分析是数据清洗的前提和基础,通过人工检测或者计算机分析程序的方式对原始数据源的数据进行检测分析,从而得出原始数据源中存在的数据质量问题。
2.
定义数据清洗的策略和规则 根据数据分析出的数据源个数和数据源中的“脏”数据程度定义数据清洗策略和规则,并选择合适的数据清洗算法。
3.
搜寻并确定错误实例 搜寻并确定错误实例步骤包括自动检测属性错误和检测重复记录的算法。 手工检测数据集中的属性错误需要花费大量的时间、精力以及物力,并且该过程本身很容易出错,所以需要使用高效的方法自动检测数据集中的属性错误,主要检测方法有基于统计的方法、聚类方法和关联规则方法。 检测重复记录的算法可以对两个数据集或者一个合并后的数据集进行检测,从而确定同一个现实实体的重复记录,即匹配过程。检测重复记录的算法有基本的字段匹配算法、递归字段匹配算法等。
十、数据清洗和处理步骤？
数据清洗和处理的步骤包括：
1. 整体上理解数据集中的的数据字段意义，需要理解数据集的数据类型：文本型，数值型，逻辑性，错误值。
2. 进行数据清洗，也称为数据预处理。在这个过程中可能会遇到一些常见的问题，如缺失值、重复值等。针对这些问题，可能采取的措施包括删除无关数据、重复数据、平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值、异常值等。此外，还可以使用各种数据清洗工具和技术，如Python的pandas库、R的dplyr包、Apache Spark的DataFrame等来帮助完成这些任务。
3. 数据集成，将多个数据源合并到一个统一的数据存储中。
4. 数据变换，将数据转换为适合挖掘的形式。
5. 数据规约，通过选择、抽样或聚合等方法减少数据量。
