对于数据ETL，怎样实现高效的数据清洗？

一、对于数据ETL，怎样实现高效的数据清洗？

　　在这个由物联网(IoT)，社交媒体，边缘计算以及越来越多的计算能力(如量子计算)支持的数字时代，数据可能是任何企业最有价值的资产之一。正确(或不正确)的数据管理将对企业的成功产生巨大影响。换句话说，它可以成败一个企业。

　　这就是原因，为了利用这些巨大的数据，无论大小，企业都在使用机器学习和深度学习等技术，以便他们可以建立有用的客户群，增加销售量并提高品牌忠诚度。

　　但是在大多数情况下，由于具有许多收集源和各种格式(结构化和非结构化)，数据可能是不准确，不一致和冗余的。

　　通过向机器学习算法提供具有此类异常的数据，我们是否可以及时，全面地访问相关信息?

　　不，当然不!首先需要清除此类数据。

　　这就是数据清理的地方!

　　数据清理是建立有效的机器学习模型的第一步，也是最重要的一步。至关重要!

　　简而言之，如果尚未清理和预处理数据，则机器学习模型将无法正常工作。

　　尽管我们经常认为数据科学家将大部分时间都花在修补ML算法和模型上，但实际情况有所不同。大多数数据科学家花费大约80%的时间来清理数据。

　　为什么?由于ML中的一个简单事实，

　　换句话说，如果您具有正确清理的数据集，则简单的算法甚至可以从数据中获得令人印象深刻的见解。

　　我们将在本文中涉及与数据清理相关的一些重要问题：

　　a.什么是数据清理?

　　b.为什么需要它?

　　c.数据清理有哪些常见步骤?

　　d.与数据清理相关的挑战是什么?

　　e.哪些公司提供数据清理服务?

　　让我们一起开始旅程，了解数据清理!

　　数据清洗到底是什么?

　　数据清理，也称为数据清理，用于检测和纠正(或删除)记录集，表或数据库中的不准确或损坏的记录。广义上讲，数据清除或清除是指识别不正确，不完整，不相关，不准确或其他有问题(“脏”)的数据部分，然后替换，修改或删除该脏数据。

　　通过有效的数据清理，所有数据集都应该没有任何在分析期间可能出现问题的错误。

　　为什么需要数据清理?

　　通常认为数据清理是无聊的部分。但这是一个有价值的过程，可以帮助企业节省时间并提高效率。

　　这有点像准备长假。我们可能不喜欢准备部分，但我们可以提前收紧细节，以免遭受这一噩梦的困扰。

　　我们只需要这样做，否则我们就无法开始玩乐。就这么简单!

　　让我们来看一些由于“脏”数据而可能在各个领域出现的问题的示例：

　　a.假设广告系列使用的是低质量的数据并以不相关的报价吸引用户，则该公司不仅会降低客户满意度，而且会错失大量销售机会。

　　b.如果销售代表由于没有准确的数据而未能联系潜在客户，则可以了解对销售的影响。

　　c.任何规模大小的在线企业都可能因不符合其客户的数据隐私规定而受到政府的严厉处罚。例如，Facebook因剑桥数据分析违规向联邦贸易委员会支付了50亿美元的罚款。

　　d.向生产机器提供低质量的操作数据可能会给制造公司带来重大问题。

　　数据清理涉及哪些常见步骤?

　　每个人都进行数据清理，但没人真正谈论它。当然，这不是机器学习的“最奇妙”部分，是的，没有任何隐藏的技巧和秘密可以发现。

　　尽管不同类型的数据将需要不同类型的清除，但是我们在此处列出的常见步骤始终可以作为一个良好的起点。

　　因此，让我们清理数据中的混乱!

　　删除不必要的观察

　　数据清理的第一步是从我们的数据集中删除不需要的观测值。不需要的观察包括重复或不相关的观察。

　　a.在数据收集过程中，最常见的是重复或多余的观察结果。例如，当我们组合多个地方的数据集或从客户端接收数据时，就会发生这种情况。随着数据的重复，这种观察会在很大程度上改变效率，并且可能会增加正确或不正确的一面，从而产生不忠实的结果。

　　b.不相关的观察结果实际上与我们要解决的特定问题不符。例如，在手写数字识别领域，扫描错误(例如污迹或非数字字符)是无关紧要的观察结果。这样的观察结果是任何没有用的数据，可以直接删除。

　　修复结构错误

　　数据清理的下一步是修复数据集中的结构错误。

　　结构错误是指在测量，数据传输或其他类似情况下出现的那些错误。这些错误通常包括：

　　a.功能名称中的印刷错误(typos)，

　　b.具有不同名称的相同属性，

　　c.贴错标签的类，即应该完全相同的单独的类，

　　d.大小写不一致。

　　例如，模型应将错字和大小写不一致(例如“印度”和“印度”)视为同一个类别，而不是两个不同的类别。与标签错误的类有关的一个示例是“不适用”和“不适用”。如果它们显示为两个单独的类，则应将它们组合在一起。

　　这些结构错误使我们的模型效率低下，并给出质量较差的结果。

　　过滤不需要的离群值

　　数据清理的下一步是从数据集中过滤掉不需要的离群值。数据集包含离训练数据其余部分相距甚远的异常值。这样的异常值会给某些类型的ML模型带来更多问题。例如，线性回归ML模型的稳定性不如Random Forest ML模型强。

　　但是，离群值在被证明有罪之前是无辜的，因此，我们应该有一个合理的理由删除一个离群值。有时，消除异常值可以提高模型性能，有时却不能。

　　我们还可以使用离群值检测估计器，这些估计器总是尝试拟合训练数据最集中的区域，而忽略异常观察值。

　　处理丢失的数据

　　机器学习中看似棘手的问题之一是“缺少数据”。为了清楚起见，您不能简单地忽略数据集中的缺失值。出于非常实际的原因，您必须以某种方式处理丢失的数据，因为大多数应用的ML算法都不接受带有丢失值的数据集。

　　让我们看一下两种最常用的处理丢失数据的方法。

　　a.删除具有缺失值的观察值：

　　这是次优方式，因为当我们丢弃观察值时，也会丢弃信息。原因是，缺失的值可能会提供参考，在现实世界中，即使某些功能缺失，我们也经常需要对新数据进行预测。

　　b.根据过去或其他观察结果估算缺失值：

　　这也是次优的方法，因为无论我们的估算方法多么复杂，原始值都会丢失，这总是会导致信息丢失。大数据分析机器学习AI入门指南https://www.aaa-cg.com.cn/data/2273.html由于缺少值可能会提供信息，因此应该告诉我们的算法是否缺少值。而且，如果我们推算我们的价值观，我们只是在加强其他功能已经提供的模式。

　　简而言之，关键是告诉我们的算法最初是否缺少值。

　　那么我们该怎么做呢?

　　a.要处理分类特征的缺失数据，只需将其标记为“缺失”即可。通过这样做，我们实质上是添加了新的功能类别。

　　b.要处理丢失的数字数据，请标记并填充值。通过这样做，我们实质上允许算法估计缺失的最佳常数，而不仅仅是用均值填充。

　　与数据清理相关的主要挑战是什么?

　　尽管数据清理对于任何组织的持续成功都是必不可少的，但它也面临着自己的挑战。一些主要挑战包括：

　　a.对引起异常的原因了解有限。

　　b.错误地删除数据会导致数据不完整，无法准确地“填写”。

　　c.为了帮助提前完成该过程，构建数据清理图非常困难。

　　d.对于任何正在进行的维护，数据清理过程既昂贵又费时。

https://www.toutiao.com/i6821025363057967624/

二、数据清洗工具？

答 数据清洗工具是一种常用的数据处理软件，用于处理大规模数据集，从而为数据分析人员提供可用的无误的数据。通过使用数据清洗工具，可以检测输入数据中的异常值、缺失值、重复值以及包含异常和错误数据的字段，并对检测到的不规范数据进行清理，从而有效提高数据的质量。

常见的数据清洗工具包括Excel自带的数据清洗工具和外部独立的数据清洗软件，如BigML数据清洗工具、RapidMiner数据清洗工具等，这些数据清洗工具都能够有效地扫描数据集，并自动识别异常和错误数据，从而大大降低数据清洗成本。

三、如何实现DataGrid数据绑定？

①首先肯定需要有一个table标签，给它定义一个id，在js中通过id.datagrid方法即可创建表格<table id="tt"></table>$('#tt').datagrid(options)

;②创建表格的列名有两种方式：

第一种是直接在table标签中定义，第二种是在js中定义：我使用的是第一种方式：<!-- 表格 --><table id="loginInfoTable"title="用户信息一览"border="0"cellspacing="0"cellpadding="0"iconCls="icon-edit"width="98%"idField="loginId"pagination="true"remoteSort="false"singleSelect="false"showFooter="false"striped="true"url="<%=root%>/ospm/loginInfo/doLoginInfoSearch.jhtml"><thead><tr align="center"><th field="ck" width="20" checkbox="true" width="20"></th><th field="loginCode" width="200">用户名</th><th field="statuValue" width="100">状态</th><th field="opt" formatter='optFormater' width="150">操作</th></tr></thead></table>③向后台请求数据datagrid有一个属性叫url，在进入页面后，它会通过ajax方式向后台发送请求，后台封装相应数据（JSON格式）再返回给前台即可显示。注意：datagrid在回调函数中必须获得两项json数据：

total表示查询出的总结过，rows表示显示在table中的数据集合。/*** 封装Json数据*/long total = 0; // 符合查询的总条数List<LoginInfoTableDto> lstTable = null; // 查询结果total = (Long) mapLoginInfo.get(Constant4Ospm.TOTAL)

;if (mapLoginInfo.get(Constant4Ospm.SEARCH_RESULT) != null) {lstTable = (List<LoginInfoTableDto>) mapLoginInfo.get(Constant4Ospm.SEARCH_RESULT);} else {//注：如果从数据库查询不出数据，也必须封装一个空的json集合，不然页面就会报js错误lstTable = new ArrayList<LoginInfoTableDto>();}JSONObject datas = new JSONObject();// 设置总共有多少条记录datas.put(Constant4Ospm.TOTAL, total)

;// 设置当前页的数据datas.put(Constant4Ospm.PAGE_SIZE, lstTable)

;④后台数据与表格关联后台过来的数据怎么与表格每一列对应呢？其实很简单：后台rows中包含了名叫LoginInfoTableDto的javabean-json集合，datagrid的field和idField对应LoginInfoTableDto中的一个属性（大体上是这样，当然field也可以不对应javabean的属性，你可以进行一些转换）。

四、EXCEL如何实现数据共享？

1把目标文件放入共享文档中，进行共享设置及授权，直至文档下面出现一只托举的手。

2打开EXCEL表格----文件----选项----高级-----计息此工作簿时（）：----在---更新指向其他文档的链接（D）的框中打钩。

3在共享的电脑的运行中键入共享电脑局域网的网址，进行共享设置以后打开电脑时会自动更新

五、vb如何实现数据保存？

VB菜单：工程->引用 里面找 Microsoft ActiveX Data Object 2.8 Library,并勾选上

Dim cn As New ADODB.Connection'声明一个连接对象

Dim rst As New ADODB.Recordset'声明一个记录集对象

Dim SqlStr As String'声明一个字符串变量

cn.Open "Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source=" & App.Path & "\db1.mdb;Mode=ReadWrite;Persist Security Info=False;Jet OLEDB:Database Password=111"

'上面是连接到数据库

SqlStr = "Select * From 用户表"

rst.CursorLocation = adUseClient'设置游标位置

rst.Open SqlStr, cn, adOpenDynamic, adLockOptimistic, adCmdText '打开记录集

rst.Fields("用户名称").Value = Text1.Text'修改记录集中第一条记录"用户名称"字段的数值

rst.Fields("用户口令").Value = Text2.Text'修改记录集中第一条记录"用户口令"字段的数值

rst.UpdateBatch '提交，就是写到硬盘的数据库文件

rst.Close '关闭记录集

Set rst = Nothing '释放

cn.Close '关闭连接

Set cn = Nothing '释放

六、如何实现远程数据采集？

gprs dtu带rs485接口，工作模式为带心跳的常在线方式连接至厂家服务器，通过厂家提供的在本地安装的虚拟串口进行双工通讯。

服务器:

阿里云服务器，windows server 2015，服务器软件采用Node.js编程，没有使用数据库，完全采用文本文件进行数据存储。

七、EXCEL数据如何实现关联？

在 Excel 中，你可以使用多种方法来实现数据的关联。以下是几种常用的方法：

1. VLOOKUP函数：VLOOKUP函数是一种常见的关联数据的方法。它可以在一个表格中查找某个值，并从另一个表格中返回相关的数据。例如，假设你有两个表格，一个是客户表格，包含客户姓名和客户编号，另一个是订单表格，包含客户编号和订单金额。你可以使用VLOOKUP函数来将客户姓名与订单金额关联起来。

2. INDEX和MATCH函数：INDEX和MATCH函数的结合也是一种实现数据关联的常见方法。INDEX函数用于在指定的数组范围中返回特定行和列的值，而MATCH函数用于查找指定值在数组中的位置。通过结合使用这两个函数，你可以根据指定的条件在一个表格中查找并返回匹配的数据。例如，假设你想在一个员工表中通过员工编号查找员工的姓名和部门，你可以使用INDEX和MATCH函数来实现这个关联。

3. 数据透视表：数据透视表是一种非常强大的工具，可以帮助你对大量数据进行分析和关联。通过创建数据透视表，你可以轻松地汇总和筛选数据，并根据不同的维度进行关联分析。例如，如果你有一个包含销售数据的表格，你可以使用数据透视表来查看不同产品的销售金额、销售人员的销售业绩等。

以上是一些在 Excel 中实现数据关联的常见方法，具体方法的选择取决于你的需求和数据的结构。

八、python数据分段怎么实现？

直接使用列表分割，如果是numpy，直接对接受数据的变量进行操作，新变量名=数据集变量名【，】，逗号前的操作是对行，中间加冒号，逗号后面是对列操作，同样加冒号。

如果是pandas，则需要在数据集变量后边加.iloc即可，其余操作均和numpy一模一样。

九、数据远传怎么实现？

对于智能远传水表我们分为有线远传水表和无线远传水表两种，有线远传智能水表使用总线通讯方式，通过M-BUS、RS485通讯协议进行数据传输，中间连接一个集中器，先把终端水表接到集中器上，然后通过集中器内带有的模块将数据传输到后台服务器，从而实现了数据的远程传输。

那么对于智能远传水表是在水表上加装电子采集模块，电子模块完成信号采集、数据处理、存储并将数据通过通信线路上传给中继器、或手持式抄表器，完成远程数据的采集。

十、如何实现excel数据联动？

Excel两个表格数据联动的方法有多种，以下是其中几种常用的方式：

1. 使用VLOOKUP函数：将第一个表格中的某一列作为关键字，在第二个表格中使用VLOOKUP函数进行查找和匹配，以实现数据联动。例如，可以在第二个表格的某一列使用VLOOKUP函数查找第一个表格中的关键字，并将相应的数据返回到该列。

2. 建立数据透视表：在第一个表格中选择需要联动的数据，然后在“数据”选项卡中选择“透视表”。设置好透视表的行、列和值，生成透视表。之后在第二个表格中将数据源选择为刚刚生成的透视表数据源，即可实现数据联动。

3. 使用Power Query：Power Query是Excel中的数据获取和转换工具，它能够将多个数据源连接起来，并通过数据模型实现数据联动。首先，将第一个表格经过处理转换成数据模型。在“数据”选项卡中选择“从其他来源获取数据”中的“从表格/范围”选项，选择第一个表格，然后在Power Query编辑器中进行数据转换操作，将数据生成为数据模型。之后，在第二个表格中的数据源选择第一个表格的数据模型，即可实现数据联动。

以上是三种比较常见的Excel数据联动方法，您可以根据具体情况选择合适的方式来实现。