数据清理-意义，重要性和例子

什么是数据清理?

数据清理(Data cleanup)也称为数据擦洗或数据清洗，是更改或一般来说检测和纠正存储中的给定数据以使其正确和准确的过程。数据清理是为组织分析准备数据的第一步。数据清理可以在数据清理工具的帮助下完成，也可以传统地完成。它也可以作为批处理或数据整理工具进行交互。

清理数据的重要性

无论数据的用途或数据类型是什么，数据质量都是至关重要的。不准确和不一致的数据会对数据的最终使用产生影响。因此，错误或不一致可以通过修改、替换或删除数据来解决。数据清理的实际过程可能是根据已知列表验证和更正数据，或者删除诸如印刷错误之类的小错误。数据清理还包括根据给定规范对数据进行标准化，通过添加相关数据来增强数据等。作为数据处理的一部分，任何数据冗余或错误都必须清除。所有这些技术都是数据库管理系统(DBMS)的一部分，它有助于为企业创建一个信息丰富、更新和准确的数据库。

数据清理和数据清除的区别

数据清除是从数据集中删除旧的或无用的数据。数据清理还包括删除不完整、旧的或重复的数据，但它们的重点不同。数据清除的重点是为新数据清理空间，但数据清理的重点是使系统中的数据更准确。

数据清理的优点

数据清理的一些优点是:

1.消除了当数据从多个途径来源到一个数据集时不可避免的主要不一致和错误

2.确保和管理所有数据都是干净的，这对业务是有益的，并提供重要的价值。

3.正确的数据是有效决策的基石。

4.删除重复数据有助于简化业务实践

5.在数据驱动的市场中，干净、正确的客户数据是一座金矿。

6.过时的数据可能会导致你选择错误的策略，所以为了在商业中选择合适的策略，你需要正确和最新的数据。

数据清理的例子

一些例子如下:

1.损坏数据:在历史备份的帮助下进行清理

2.不准确的数据:不准确的数据通常是过时的数据，这些数据在存储时是准确的，但随着时间的推移，根据当前的状况变得不准确。这可以通过更新相关数据来纠正。

3.数据的完整性:项目主管可能会发现现有数据不完整，可由第三方数据提供者完成

4.印刷错误:旅游网站扫描评论，删除有大量印刷错误的评论，或发送消息给评论者更新无错误的评论。

因此，本文总结了数据清理的定义及其概述。

这篇文章是由业务概念小组．它已由MBA Skool团队审查和发表。beplay.888MBA Skool的内容仅用于beplay.888教育和学术目的。

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