java读脏数据

一、java读脏数据

Java读脏数据

在软件开发过程中，数据处理是一个极为重要的环节。而在处理数据的过程中，我们经常会遇到脏数据的情况。脏数据指的是含有错误、不完整或格式不规范的数据，如果不加以处理，会对系统的正常运行造成影响。本文将重点探讨在Java开发中如何读取处理脏数据。

什么是脏数据

脏数据通常指的是数据中存在着错误、不完整或格式不规范的情况。这种数据可能是用户输入失误、数据记录错误或系统故障所致。例如，在一个存储用户信息的数据库表中，如果某个字段存储了错误的电话号码格式或者含有特殊字符，那么这就属于脏数据。

Java如何处理脏数据

在Java开发中，处理脏数据是一项必不可少的任务。下面将介绍几种常见的处理脏数据的方法：

1. 数据清洗

数据清洗是指对脏数据进行过滤、整理和修正，以使其符合规范的数据格式。在Java中，我们可以通过正则表达式、字符串处理等方法对数据进行清洗。例如，可以通过正则表达式匹配电话号码格式，将不符合要求的数据进行修正或标记。

2. 异常处理

在程序运行过程中，遇到脏数据时往往会引发异常。Java提供了异常处理机制，可以通过try-catch块捕获异常并进行处理。在捕获到脏数据相关的异常时，可以进行日志记录、错误提示等操作，保证程序的稳定性。

3. 数据校验

数据校验是在数据输入或传输过程中对数据进行检查，确保数据的完整性和准确性。Java中可以使用校验框架如Hibernate Validator、Spring Validation等对数据进行校验，并及时发现并处理脏数据。

4. 数据转换

有时脏数据的出现是因为数据类型不匹配或格式不统一。在Java中，可以通过数据转换工具如Apache Commons等将数据从一种类型或格式转换为另一种。这有助于消除脏数据带来的问题。

实例分析

下面通过一个简单的Java代码示例来演示如何读取处理脏数据：

String dirtyData = "2022-13-45"; try { LocalDate date = LocalDate.parse(dirtyData, DateTimeFormatter.ISO_LOCAL_DATE); System.out.println("处理后的日期：" + date); } catch (DateTimeParseException e) { System.out.println("无法解析的日期格式：" + dirtyData); }

在这个例子中，我们尝试将一个格式错误的日期字符串转换为LocalDate对象。如果日期格式不符合ISO_LOCAL_DATE的标准，将捕获DateTimeParseException异常并输出错误信息。

总结

在Java开发过程中，处理脏数据是一项必备的能力。通过适当的清洗、异常处理、数据校验和数据转换等方法，可以有效应对脏数据带来的挑战，保证系统的稳定性和可靠性。希望本文能对读者在Java开发中处理脏数据时有所帮助。

二、脏数据包括哪些？

包括:

1，不完整的数据

2，错误的数据

3，规则的数据

三、钉钉提示清理脏数据？

您好，如果需要清除钉钉的缓存，操作路径如下：

手机端：【我的】-【设置】-【通用】-【一键清理】。

电脑端：

Win：【电脑钉钉】-【左上角的头像】-【设置】-【其他】-【清理缓存】。

mac：【电脑钉钉】-【左上角的头像】-【偏好设置】-【高级】-【清理缓存】。

【温馨提示】：手机端一键清理之后，图片、视频、文件及90天前的聊天会话将被清理，节省手机内存，不过所有的数据均被加密存储在云端，聊天记录仅支持加载最近360天的数据。

四、10086大数据是什么数据？

10086大数据也就是“移动大数据”，是依附于“中国移动”海量的用户群体的大数据，包含中国移动的用户上网行为数据，用户的通话行为数据，用户的通信行为数据，用户的基本特征分析，用户的消费行为分析，用户的地理位置，终端信息，兴趣偏好，生活行为轨迹等数据的存储与分析。

“移动大数据”不光可以实时精准数据抓取，还可以建立完整的用户画像，为精准的用户数据贴上行业标签。比如实时抓取的精准数据还筛选如：地域地区，性别，年龄段，终端信息，网站访问次数，400/固话通话时长等维度。如用户近期经常访问装修相关的网站进行访问浏览，或者使用下载装修相关的app，拨打和接听装修的相关400/固话进行咨询，就会被贴上装修行业精准标签，其他行业以此类推。

五、拼多多脏数据什么意思？

意思是拼多多销售数据等存在部分不真实现象。

六、千川数据大屏看什么数据？

千川数据大屏可以看到公司内部的各项数据，包括销售额、客户数量、员工绩效、产品研发进度等等。因为这些数据对公司的经营和发展非常关键，通过数据大屏可以更直观、更全面地了解公司的运营情况。此外，数据大屏还可以将数据进行可视化处理，使得数据呈现更加生动、易于理解。

七、大切诺基轮毂数据？

大切诺基的轮毂数据如下：

大切诺基采用的轮胎型号规格为295/45R20，汽车的轮胎胎宽为295mm，胎厚为133mm，扁平率为45%，汽车前后轮胎的规格是一样的，轮毂采用的是美国惯用的大尺寸电镀轮毂。

八、数据大模型概念？

数据大模型是指在大数据环境下，对数据进行建模和分析的一种方法。它可以处理海量的数据，从中提取出有价值的信息和知识，帮助企业做出更准确的决策。

数据大模型通常采用分布式计算和存储技术，能够快速处理数据，并且具有高可扩展性和高性能。它是大数据时代的重要工具，对于企业的发展和竞争力提升具有重要意义。

九、脏数据类型有哪几种？

数据清洗是为了解决数据质量问题，“脏数据”一般有以下三种类型：

1、残缺数据

这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。

2、错误数据

这一类错误产生的原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的，比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类，对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题，只能通过写SQL语句的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务系统数据库用SQL的方式挑出来，交给业务主管部门要求限期修正，修正之后再抽取。

3、重复数据

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。

1、Trim

功能：去除单元格两端的空格。

语法：=TRIM(text)

text指要移除空格的文本或者单元格名称

说明：此方法只能删除字符串首尾的空格，而不能删除字符串中间的空格！因为英文单词之间的空格是必须的，Excel不会去除这种空格！

2、Clean

有时文字值包含起始空格、 尾随或多个嵌入的空格字符 （Unicode 字符集值 32 和 160） 或非打印字符 （Unicode 字符集值 0 到 31、 127、 129、 141、 143、 144 和 157）。这些字符进行排序、 筛选或搜索时，有时会导致意外的结果。

功能：删除文本中所有不能打印的字符。

语法：=CLEAN(text)

CLEAN 函数语法具有以下参数：

text，必需。要从中删除非打印字符的任何工作表信息。

3、Concatenate

功能：连接单元格内的内容

语法：= CONCATENATE(text1, [text2], ...)

text1为必需，要联接的第一个项目。项目可以是文本值、数字或单元格引用。

[text2]表示text2为选填的意思，下同。

说明：concatenate能够连接的参数最多只有30个，而&则没有限制。

4、Mid

功能：提取字符串中间的字符串

语法：= MID(text, start_num, num_chars)

text必填。包含要提取字符的文本字符串。

Start_num必填。文本中要提取的第一个字符的位置。文本中第一个字符的 start_num 为 1，以此类推。

Num_chars必填。指定希望 MID 从文本中返回字符的个数。

5、Left

如果继续想从出生年月里提取年份，则需要用到left函数。

功能：提取字符串左边的字符串

语法：= LEFT(text, [num_chars])

Text，必需。 包含要提取的字符的文本字符串。

num_chars，可选。 指定要由 LEFT 提取的字符的数量。

Num_chars 必须大于或等于零。

如果 num_chars 大于文本长度，则 LEFT 返回全部文本。

如果省略 num_chars，则假定其值为 1。

6、right

与left类似，如果想从出生年月里提取月日，则需要用到right函数。

功能：提取字符串右边的字符串

语法：=RIGHT(text,[num_chars])

text 必需。包含要提取字符的文本字符串。

num_chars可选。指定希望RIGHT提取的字符数。

7、repalce

功能：替换字符串中的连续几个字符或者某个字符

语法：= REPLACE(old_text, start_num, num_chars, new_text)

Old_text必填。要替换其部分字符的文本。

Start_num必填。old_text 中要替换为 new_text 的字符位置。

Num_chars必填。old_text 中希望 REPLACE 使用 new_text 来进行替换的字符数。

New_text必填。将替换 old_text 中字符的文本。

8、substitute

也可以利用substitute实现。

功能：替换字符串中的连续几个字符或者某个字符

语法：=SUBSTITUTE(text, old_text, new_text, [instance_num])

text必填。需要替换其中字符的文本，或对含有文本（需要替换其中字符）的单元格的引用。

Old_text必填。需要替换的文本。

New_text必填。用于替换 old_text 的文本。

Instance_num虽然日程表需要数据点之间常量的步骤，预测.指定要用 new_text 替换 old_text 的事件。如果指定了 instance_num，则只有满足要求的 old_text 被替换。否则，文本中出现的所有 old_text 都会更改为 new_text。

十、华为数据线脏了怎么清洗？

1、用热毛巾擦拭。把毛巾浸入热水中，随后拧干，均匀的擦拭数据线，这时会发现，数据线上的脏东西都被附着在毛巾上，数据线也变得焕然一新。

2、用牙膏清洗。将牙膏涂抹在纸巾或者废弃的牙刷上面，均匀的擦拭，数据线就会很快干净。牙膏除了牙刷不干净外，很多东西都能刷干净。

3、卸妆水。用卸妆水去清洁数据线，也是非常好的办法。假如说是位男性的话，可以问周围的女性朋友或者同事去借，也不用不好意思的，大大方方的说，借点擦东西，别人都会借的