主要观点总结
本文介绍了数据清洗的概述、原理、流程、工具及实战操作。数据清洗是大数据时代必不可少的环节，旨在将“脏数据”转化为满足要求的数据。文章详细阐述了数据清洗的各个环节，包括缺失值清洗、格式与内容清洗、逻辑错误清洗等，并介绍了相关的数据清洗工具，如OpenRefine、DataCleaner、Kettle和Beeload。最后，通过实战操作，演示了如何使用OpenRefine进行数据查看、清洗和导出，以及Excel的有效性分析和数据分析并清除无效数据。
关键观点总结
关键观点1: 数据清洗的定义和重要性
数据清洗是大数据时代必不可少的环节，旨在将“脏数据”转化为满足要求的数据。
关键观点2: 数据清洗的流程
数据清洗包括预处理、缺失值清洗、格式与内容清洗、逻辑错误清洗等步骤。
关键观点3: 数据清洗的工具
数据清洗常用的工具有OpenRefine、DataCleaner、Kettle和Beeload等。
关键观点4: 实战操作演示
文章通过实战操作，演示了如何使用OpenRefine进行数据查看、清洗和导出，以及Excel的有效性分析和数据分析并清除无效数据。
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来源：数据学堂 全文共 3087 个字，建议阅读 10 分钟 导读： 大数据时代，必须经过清洗、分析、建模、可视化才能体现其价值，然后众多数据中总是存在很多“脏数据”，也就是不完整、不规范、不准确的数据，数据清洗就是指将“脏数据”洗掉，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值，从而提高数据质量！ 01 数据清洗概述 数据清洗（data cleaning）可以有多重表述方式，一般认为，数据清洗的含义就是检测和取出数据集中的噪声数据和无关数据，处理遗漏数据，去除空白数据和知识背景下的 白噪声 。 （1）一致性检查 根据每个变量的合理取值范围和相互关系，检查数据是否规范，是否超出正常范围，逻辑上不符或相互矛盾的数据。比如年龄、体重、考试成绩出现了负数，都是超出了正常的范围。SPAA、SAS、Excel等软件都能根据定义的取
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