數據處理步驟
數據清理是一個關鍵的數據處理步驟，旨在提高數據的質量和可用性。它主要包括以下幾個方面：
解決不完整數據：這通常涉及到缺失值的處理，可以通過手工填入、使用平均值、最大值、最小值或更複雜的機率估計等方法來補充缺失的值。
錯誤值的檢測及解決：通過統計分析識別可能的錯誤值或異常值，如偏差分析、不遵守分布或回歸方程的值檢測，或使用簡單規則庫、不同屬性間的約束、外部數據來進行錯誤值的檢測和清理。
重複記錄的檢測及消除：通過判斷記錄間的屬性值是否相等來檢測記錄是否相等，相等的記錄可以合併或刪除。
不一致性的檢測及解決：從多數據源集成的數據可能有語義衝突，可以通過定義完整性約束或分析數據發現聯繫來保持數據的一致性。
數據清理的過程通常涉及計算機輔助技術，包括但不限於：
數據有效範圍的清理：確保數據在合理的範圍內。
數據邏輯一致性的清理：確保數據之間的邏輯關係是正確的。
數據質量的抽查：定期檢查數據的準確性。
數據清理是ETL（Extract, Transform, Load）過程中的一個重要環節，它涉及到數據的抽取、轉換和載入，確保數據的質量符合進一步分析和套用的要求。