如今，越来越多企业都开展了数据分析工作，因此不管从事什么行业、什么岗位，拥有一定的数据分析能力在职场中都是“香饽饽”一样的存在。现在有很多人都有想要学习数据分析知识的心，但还没有找到数据分析的“路”，不知道应该从何学起。今天小编就带大家来了解一个很基础但也比较冷门的知识点—— 数据清洗。

虽然数据清洗被提及的频率不如数据分析、数据挖掘、数据可视化等词高，但并不代表它就不重要喔，数据清洗也是整个数据分析过程中不可或缺的一环。提到数据清洗，你最先想到什么问题？“数据清洗是什么”、“数据清洗想要洗掉什么”、“数据清洗的基本流程”……接下来小编会围绕这3个问题开始今天的话题。

一、数据清洗是什么

数据清洗，顾名思义就是将要用到的数据中重复、多余部分的数据进行筛选并清除；把缺失部分补充完整，并将不正确的数据纠正或者删除。最后整理成可以进一步加工、使用的数据。

二、数据清洗想要洗掉什么

从上面数据清洗的概念就可以大概知道数据清洗是在清洗什么了，洗掉的就是数据库中的“脏”数据。“脏数据”，即数据库中残缺、错误、重复的数据。数据清洗，旨在提高数据的质量、缩小数据统计过程中的误差值。

三、数据清洗的基本流程

“一图胜千言”，直接上一张数据清洗的路径图，是不是一目了然啦！

1、对缺失值进行清洗

数据清洗第一步，对缺失值进行清洗。缺失值是非常常见的数据问题，它的处理方法也很多。下面分享一种很常用的方法，首先是明确缺失值的范围：对每个字段进行计算其缺失值比例，并按照缺失比例和字段重要性，分别制定策略。

2、去除不需要的字段

这个步骤非常简单，直接删掉即可。这里有一个点注意，就是记得先对数据进行备份，或者先进行小规模的数据实验，确定无误后在应用到大量的数据上。这样做是为了避免“一误删成千古恨”。

3、填充缺失内容

填充缺失数据有3种方法，分别是以业务知识/经验推测进行填充、以同一个指标计算的结果进行填充、以不同的指标计算的结果进行填充。

4、重新取数

重新取数是针对那些指标重要但缺失率又较高的数据，这需要向取数人员或是业务人员进行资讯，或者从其他渠道取到相关数据。

5、关联性验证

如果数据的来源较多，就有必要进行关联性验证。

数据清洗可以借助专业的BI工具来进行，思迈特软件Smartbi就很值得推荐。思迈特软件Smartbi采用的是分布式的计算架构，单节点支持多线程，处理海量数据没有压力，能有效提高数据处理的性能。强大的数据处理功能不仅支持异构数据，还内置排序、去重、映射、行列合并、行列转换聚合、去空值等等数据预处理功能。

相信大家现在对数据清洗已经有了一定的了解了，感兴趣的小伙伴可以去找些BI工具来试验一下，去真实的感受一番喔~