使用正确的数据清洗策略获得更好的结果【+5个工具】
想知道如何获取可靠和一致的数据进行数据分析吗？立即实施这些数据清洗策略！
你的商业决策依赖于数据分析洞察力。同样，从输入数据集中得出的洞察力依赖于源数据的质量。低质量、不准确、垃圾和不一致的数据源是和数据分析行业面临的严峻挑战。
因此，专家们提出了解决方法。这个解决方法就是数据清洗。它可以避免使有害于业务而不是改善业务的基于数据的决策。
继续阅读，了解成功的数据科学家和分析师使用的最佳数据清洗策略。此外，探索可以为即时数据科学项目提供干净数据的工具。
什么是数据清洗？
数据质量有五个方面。遵循数据质量策略识别和纠正输入数据中的错误称为数据清洗。
这个五个方面标准的质量参数是：
#1. 完整性
这个质量控制参数确保输入数据对于数据科学项目而言具有所有所需的参数、标题、行、列、表等。
#2. 准确性
一个数据质量指标，表示数据接近输入数据的真实值。只有在遵循了统计标准的情况下进行调查或数据收集时，数据才具有真实值。
#3. 有效性
这个参数表示数据遵守您设定的业务规则。
#4. 一致性
一致性确认数据是否包含统一的内容。例如，美国的能源消耗调查数据应该包含所有的单位都是英制的。如果在同一个调查中对某些内容使用公制系统，则数据不一致。
#5. 一致性
一致性确保数据值在表、数据模型和数据集之间是一致的。在移动数据时，您还需要密切监控此参数。
简而言之，在将原始数据输入到之前，对原始数据应用上述质量控制流程并进行数据清洗。
数据清洗的重要性
就像您不能在贫弱的互联网带宽计划上运行您的数字业务一样，当数据质量不可接受时，您无法做出良好的决策。如果您试图使用垃圾和错误的数据做出业务决策，您将会遭受收入损失或（ROI）不佳。
根据对数据质量不佳及其后果的调查，智囊团发现企业面临的平均损失为1290万美元。这仅仅是因为依赖错误、伪造和垃圾数据做出决策。
同一份报告还指出，使用错误数据每年给美国造成惊人的损失达3万亿美元。
如果您将BI系统提供的垃圾数据馈入其中，那么最后得到的洞察力肯定是垃圾。
因此，您必须清洗原始数据，以避免金钱损失，并从数据分析项目中做出有效的业务决策。
数据清洗的好处
#1. 避免金钱损失
通过清洗输入数据，您可以避免因不合规或失去客户而导致的金钱损失。
#2. 做出良好的决策
高质量和可操作的数据提供了很好的洞察力。这样的洞察力可以帮助您在产品营销、销售、、定价等方面做出优秀的业务决策。
#3. 超越竞争对手
如果您比竞争对手更早选择进行数据清洗，您将享受成为行业快速行动者的好处。
#4. 使项目高效
简化的数据清洗过程提高了团队成员的信心水平。由于他们知道数据是可靠的，他们可以更多地专注于数据分析。
＃5. 节省资源
清洗和修剪数据会减小整个数据库的大小。因此，通过消除垃圾数据，您可以清理数据库存储空间。
清洗数据的策略
标准化可视数据
数据集将包含各种类型的字符，如文本、数字、符号等。您需要将所有文本应用于统一的文本大写格式。确保符号以正确的编码，如Unicode、ASCII等。
例如，大写的Bill一词表示一个人的名字。相反，bill或the bill表示交易的收据；因此，适当的大写格式非常重要。
删除重复数据
重复数据会使BI系统混乱。因此，您需要从输入数据库中清除重复的条目。
重复通常来自人工数据输入过程。如果您可以自动化原始数据输入过程，则可以从根源上消除数据复制。
修复不需要的异常值
异常值是不符合数据模式的异常数据点，如上图所示。真正的异常值是可以接受的，因为它们帮助发现调查缺陷。然而，如果异常值来自人为错误，那么就是一个问题。
您必须将数据集放入图表或图形中以查找异常值。如果找到任何异常值，请调查源头。如果源头是人为错误，请删除异常值数据。
关注结构化数据
主要是查找和修复数据集中的错误。
例如，数据集包含一个美元列和许多其他货币列。如果您的数据面向美国受众，请将其他货币转换为等值的美元。然后，用美元替换所有其他货币。
扫描您的数据
从数据仓库下载的大型数据库可能包含数千个表。您可能不需要所有表格用于数据科学项目。
因此，在获取数据库后，您必须编写一个脚本来确定您所需的数据表。知道这一点后，您可以删除不相关的表格并最小化数据集的大小。
这将最终加快数据模式的发现。
在云上清洗数据
如果您的数据库使用写入架构的方法，您需要将其转换为读取架构。这将使得可以直接在云存储上进行数据清洗，并提取格式化、组织良好且可以立即分析的数据。
翻译外语
如果您在全球范围内进行调查，原始数据中可能包含外语。您必须将包含外语的行和列翻译为英语或任何您喜欢的其他语言。您可以使用链接进行此操作。
逐步数据清洗
＃1. 定位关键数据字段
数据仓库包含数千个数据库。每个数据库可能包含几个到数千个数据列。现在，您需要查看项目目标，并相应地从这些数据库中提取数据。
如果您的项目研究美国居民的电子商务购物趋势，那么在同一工作簿中收集有关离线零售店的数据将无济于事。
＃2. 组织数据
一旦您找到了重要的数据字段、列标题、表格等，从数据库中整理它们。
＃3. 清除重复项
从数据仓库中收集的原始数据将始终包含重复的条目。您需要找到并删除这些副本。
＃4. 消除空值和空格
某些列标题及其对应的数据字段可能不包含任何值。您需要消除这些列标题/字段或用正确的字母数字值替换空值。
#5. 进行良好的格式化
数据集可能包含不必要的空格、符号、字符等。您需要使用公式对其进行格式化，以使整个数据集在单元格大小和跨度上看起来统一。
#6. 标准化过程
您需要创建一个数据清理过程的SOP，供数据科学团队成员遵循并在数据清理过程中履行职责。它必须包括以下内容：
- 原始数据收集频率
- 原始数据存储和维护主管
- 清理频率
- 清理数据存储和维护主管
数据清理工具
以下是一些流行的数据清理工具，可以帮助您进行数据科学项目：
WinPure
如果您正在寻找一款能够准确快速地清理和洗净数据的应用程序，WinPure是一个可靠的解决方案。这个业界领先的工具提供了企业级数据清理功能，速度和精度无与伦比。
由于它专为个人用户和企业而设计，任何人都可以轻松使用它。该软件使用高级数据分析功能来分析数据的类型、格式、完整性和值，以进行质量检查。其强大而智能的数据匹配引擎选择最佳匹配项，以最小化错误匹配。
除了上述功能外，WinPure还为所有数据提供了令人惊叹的可视化效果，包括组合匹配和非匹配。
它还可以作为合并工具，将重复记录合并成一个主记录，以保留所有当前值。此外，您还可以使用此工具定义主记录选择规则，并立即删除所有记录。
OpenRefine
OpenRefine是一个免费且开源的工具，可以帮助您将混乱的数据转换为可用于Web服务的清洁格式。它使用分面对大型数据集进行清理，并在过滤的数据集视图上操作。
借助强大的启发式算法，该工具可以合并相似的值，以消除所有不一致之处。它提供了协调服务，使用户可以将其数据集与外部数据库匹配。此外，使用此工具意味着您可以在必要时返回旧版本的数据集。
此外，用户还可以在更新版本上回放操作历史记录。如果您担心数据安全问题，OpenRefine是您的正确选择。它会在您的计算机上清理您的数据，因此不会将数据迁移到云端进行此操作。
Trifacta Designer Cloud
尽管数据清理可能很复杂，但是Trifacta Designer Cloud使它变得更加简单。它使用一种新颖的数据准备方法进行数据清洗，以使组织能够从中获得最大的价值。
其用户友好的界面使非技术人员能够为复杂的分析清理和洗净数据。现在，企业可以通过利用Trifacta Designer Cloud的基于机器学习的智能建议来更充分地利用其数据。
此外，他们将需要在此过程中投入更少的时间，同时处理更少的错误数量。它要求您使用更少的资源来获取更多的分析结果。
Cloudingo
作为Salesforce用户，您是否担心所收集的数据质量？使用Cloudingo清理客户数据，只保留必要的数据。该应用程序通过去重、导入和迁移等功能，使管理客户数据变得简单。
在这里，您可以通过可自定义的过滤器和规则控制记录合并，并标准化数据。删除无用和非活动数据，更新缺失的数据点，并确保US邮寄地址的准确性。
此外，企业可以安排Cloudingo自动清除重复数据，以便您始终可以访问干净的数据。将数据与Salesforce同步是此工具的另一个关键功能。借助它，您甚至可以将Salesforce数据与电子表格中存储的信息进行比较。
ZoomInfo
ZoomInfo是一家数据清理解决方案提供商，为您的团队的生产力和效率做出了贡献。借助此软件，企业可以获得无重复数据的公司CRM和MATs，从而获得更多的利润。
它通过删除所有昂贵的重复数据来简化数据质量管理。用户还可以使用ZoomInfo保护其CRM和MAT边界。它可以通过自动去重、匹配和规范化在几分钟内清理数据。
该应用程序的用户可以根据匹配标准和合并结果享受灵活性和控制权。它可以通过标准化任何类型的数据来帮助您构建一种经济高效的数据存储系统。
最后的话
您应该关注您的数据科学项目中输入数据的质量。它是诸如machine learning（机器学习）、基于人工智能的自动化的神经网络等大型项目的基本输入。如果输入有误，想想这样的项目会产生什么结果。
因此，您的组织需要采用经过验证的数据清理策略，并将其作为标准操作程序（SOP）实施。因此，输入数据的质量也将得到改善。
如果您忙于项目、营销和销售，最好将数据清理部分交给专家。专家可以是以上任何一种数据清理工具。
您可能还对实施无缝数据清理策略的service blueprint diagram感兴趣。
