简述数据清洗的过程
@钱洪576：数据清洗的方法有哪些 -
仰药17140141828…… 对于数据挖掘来说,80%的工作都花在数据准备上面,而数据准备,80%的时间又花在数据清洗上,而数据清洗的工作,80%又花在选择若干种适当高效的方法上.
@钱洪576：请问怎么利用数据云完成数据清洗? -
仰药17140141828…… 数据清洗实际上是把数据垃圾变成数据资产的过程.数据云是通过搜集数据、管理数据以达到数据清洗的目的.赋予企业一个统一的视角,结合分析工具,将数据转化为360度全方位的洞察,用于各应用场景;现在Chinapex创略数据云首先通过数据收集工具 APEX PRISM智能收集整合第一方数据;接下来通过数据分析工具 APEX NEXUS整合企业多方数据来源,集成实时及非实时数据,最后通过API连通枢纽APEX LINK无缝对接各类应用场景.
@钱洪576：数据清洗的主要类型 -
仰药17140141828…… 对于这一类数据——特别是维表中会出现这种情况——将重复数据记录的所有字段导出来,让客户确认并整理. 数据清洗是一个反复的过程,不可能在几天内完成,只有不断的发现问题,解决问题.对于是否过滤,是否修正一般要求客户确认,对于过滤掉的数据,写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表,在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件,促使他们尽快地修正错误,同时也可以做为将来验证数据的依据.数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉,对于每个过滤规则认真进行验证,并要用户确认.
@钱洪576：数据清洗就是消除数据源中不符合规范的数据的过程 - 上学吧普法考试
仰药17140141828…… 使用Sql语句查询出重复的数据,删除就可以了.
@钱洪576：企业数字化转型中,为什么需要数据清洗服务? -
仰药17140141828…… 我在中大咨询官网中看到,数据清洗是指在数据集中发现不准确、不完整或不合理数据,并对这些数据进行修补或移除以提高数据质量的过程.数据清洗对保持数据的一致和更新起着重要的作用. 数据清洗服务可以帮助企业解决以下问题: 1、数据多源化,数据质量难以评估,难以采信数据 2、企业对数据的用途不明确,缺乏针对性的探索性分析 3、数据清洗直接影响数据建模分析结果的精确性和有效性.
@钱洪576：etl 包含哪些步骤 包含四个步骤 -
仰药17140141828…… 1,数据源确认2,分析维度和事实度量3,通过逻辑进行数据清洗4、清洗完成加载至在第2步设计好的数据仓库中
仰药17140141828…… 对于数据挖掘来说,80%的工作都花在数据准备上面,而数据准备,80%的时间又花在数据清洗上,而数据清洗的工作,80%又花在选择若干种适当高效的方法上.
@钱洪576：请问怎么利用数据云完成数据清洗? -
仰药17140141828…… 数据清洗实际上是把数据垃圾变成数据资产的过程.数据云是通过搜集数据、管理数据以达到数据清洗的目的.赋予企业一个统一的视角,结合分析工具,将数据转化为360度全方位的洞察,用于各应用场景;现在Chinapex创略数据云首先通过数据收集工具 APEX PRISM智能收集整合第一方数据;接下来通过数据分析工具 APEX NEXUS整合企业多方数据来源,集成实时及非实时数据,最后通过API连通枢纽APEX LINK无缝对接各类应用场景.
@钱洪576：数据清洗的主要类型 -
仰药17140141828…… 对于这一类数据——特别是维表中会出现这种情况——将重复数据记录的所有字段导出来,让客户确认并整理. 数据清洗是一个反复的过程,不可能在几天内完成,只有不断的发现问题,解决问题.对于是否过滤,是否修正一般要求客户确认,对于过滤掉的数据,写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表,在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件,促使他们尽快地修正错误,同时也可以做为将来验证数据的依据.数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉,对于每个过滤规则认真进行验证,并要用户确认.
@钱洪576：数据清洗就是消除数据源中不符合规范的数据的过程 - 上学吧普法考试
仰药17140141828…… 使用Sql语句查询出重复的数据,删除就可以了.
@钱洪576：企业数字化转型中,为什么需要数据清洗服务? -
仰药17140141828…… 我在中大咨询官网中看到,数据清洗是指在数据集中发现不准确、不完整或不合理数据,并对这些数据进行修补或移除以提高数据质量的过程.数据清洗对保持数据的一致和更新起着重要的作用. 数据清洗服务可以帮助企业解决以下问题: 1、数据多源化,数据质量难以评估,难以采信数据 2、企业对数据的用途不明确,缺乏针对性的探索性分析 3、数据清洗直接影响数据建模分析结果的精确性和有效性.
@钱洪576：etl 包含哪些步骤 包含四个步骤 -
仰药17140141828…… 1,数据源确认2,分析维度和事实度量3,通过逻辑进行数据清洗4、清洗完成加载至在第2步设计好的数据仓库中
