数据清洗经验分享:什么是数据清洗，如何做好？

一、数据清洗经验分享:什么是数据清洗，如何做好？

　　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。

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二、装修经验分享？

1.

玄关装感应灯，入门时比较方便。

2.

布艺沙发尽量选耐脏颜色，能拆洗且方便清洗。

3.

空调不要装在床的正对面，影响健康。

4.

厨房装抽拉式水龙头，可以随意清洗。

5.

卫生间镜子要选择防雾的。

三、调研数据是什么？

调研数据的体现：

1、将规范的数据按照维度整理、录入，然后进行建模，不规范的数据的话就必须得自己先通过一些定性的处理，让它变得规范，然后再用工具进行分析。

2、封闭性的问题，设置选项归类即可，开放性的问题，建议还是先录下来，然后再头脑风暴整理出有用的东西．

3、定性的，焦点访谈和深访，都可以录音，在事后可以形成访谈记录；焦点访谈的过程中，可以以卡片的形式或者其他的形式让用户做选择题，可以获取少量的有数据性的东西，其他的更多的是观点、方向性的，这个需要在整理访谈记录的时候根据问题来归纳整理。

4、深度访谈的数据整理，我们以前会做头脑风暴，建立很多个用户模型，强行量化这些数据。

四、调研问卷的实践经验分享

引言

在当今信息爆炸的时代，调查问卷成为了企业、研究机构以及教育机构等各个领域中不可或缺的重要工具。作为一种收集和分析数据的途径，调查问卷可以为各类研究提供关键数据支持，有助于洞察市场需求、识别问题，以及提出解决方案。

关键步骤

1.明确研究目的：在设计调查问卷之前，需明确研究的目的和问题。明确问题可以帮助我们更好地构建问卷结构，避免内容重复，确保问卷的完整性和逻辑性。

2.合理构建问题：在设计问题时，需确保问题简洁明了，不带有歧义，并尽量避免双重否定或过于笼统的内容。合理的问题设计可以提高回答者的积极性和回答的准确性。

3.选取合适的问卷形式：根据研究目的和问题的特点，选择合适的问卷形式，如多项选择题、开放式问题、评分题等。合适的问卷形式可以提高问卷的反馈率和数据的质量。

4.考虑逻辑顺序：在编排问题时，需考虑问题的逻辑顺序，使得整个问卷的内容能够有层次性、连贯性和流畅性，避免出现随机性的问题。

5.灵活控制题目数量：问卷的长度是回答者参与度的重要因素之一，如果问卷过长，可能会影响回答者的积极性，导致回答不尽如人意。因此，在设计问卷时需要权衡题目的数量，保持问卷的简洁性和有效性。

注意事项

1.保证问卷匿名性：为了保障回答者的隐私和保证数据的真实性，需要在问卷中明确说明回答者的信息会被保密，并确保问卷的匿名性。

2.提供明确的指导：问卷中可以提供明确的指导和解释，帮助回答者更好地理解问题的含义和回答的方式，降低回答者的疑惑和误解。

3.测试和修改：在正式发布之前，可以进行小范围的测试和修改，通过试调查的方式，发现潜在问题，进一步优化问卷的设计。

总结

调查问卷作为一种数据收集工具，在研究、市场分析和决策制定等方面具有不可替代的作用。通过合理构建问题、选取合适的问卷形式以及注意事项，可以提高调查问卷��效度和信度。设计好的调查问卷可以为企业和研究机构提供准确的数据支持，从而更好地满足市场需求，优化产品和服务。

感谢阅读

感谢您阅读本篇文章，希望通过这篇文章，能够帮助您更好地了解调查问卷的设计和实践经验，提高调研能力，为您的研究、市场分析和决策制定等工作提供帮助。

五、分享经验的文案？

分享经验是给别人带来了一种快乐，既能把自己的知识释放出来让别人学习，让别人能在以后避免以后发生错误，这就是善良的一种态度也代表了做人的品德，平时多多的分享才能体会到人的魅力。

六、生活经验分享？

1、白色毛衣穿久了会逐渐发黑，将毛衣清洗后放入冰箱冷冻1小时，再取出晾干，即可洁白如新。

2、毛衣穿久了，有些部位会磨得发亮，用醋、水各半的混合液喷洒一下，再洗涤，就可恢复原样。

3、抽油烟机上的油盒很难清洗，可在干净的油盒里先放点水，让油滴在水上，快满时一倒，又就全部倒出来了。

4、化纤面料为被里、被面的棉被不宜在阳光下曝晒，晒时可在被子上盖一层布，防止阳光直射。

5、、把蘸有甘油和蛋黄的布料盖在污渍表面，放置片刻，用水洗净即可去污。

6、丝绸衣物烫黄时，可用少许苏打粉加水调成糊状，涂在焦迹处，待水蒸发后，再垫湿布熨烫，焦黄即可消除。

7、棉质衣服出现霉斑，用几根绿豆芽在霉斑的地方反复揉搓，然后用清水漂洗干净，即可清除。

七、农村种植经验分享？

r我今天分享种花生的经验。种花生，首先把花生种子挑好，一，大小的不要，长了牙的不要。

二，地要半干且肥的地。

三，开行不能大深，做到深耕浅种，管好草，中途杀虫，结果时打矮苗素，结果素。

八、经验分享怎么写？

经验分享主要是把自己关于某些事情的一些经历和经验分享给他人，经验分享需要客观的事情做支撑，需要融入真实经历和感情，把自己的切实体会表达清楚，把事情叙述清楚，尽可能的提供更多的经验和技巧，帮助他人尽快熟悉和理解一些方式方法。

九、怎么分享育儿经验？

1.社交媒体：在社交媒体平台上发布育儿经验，如Facebook、Instagram和微信公众号等。你可以分享你的经验、技巧和教训，以及你的宝宝的成长照片和视频。

2.写博客：如果你喜欢写作，可以开设一个育儿博客。你可以在博客上分享你的育儿经验和观点，以及你的宝宝的成长历程和照片。你的博客可以帮助其他父母解决一些育儿问题，也可以与其他父母互动和交流。

3.参加育儿群组：在社交媒体或线下社区中加入育儿群组，与其他父母分享育儿经验和观点。你可以在这些群组中提出问题，寻求帮助和建议，也可以回答其他父母的问题，分享你的经验和知识。

4.参加育儿课程：参加育儿课程是学习和分享育儿经验的好方法。在课程中，你可以学习专业的育儿知识和技巧，与其他父母互动和交流，分享自己的经验和观点。

十、怎样分享平台经验？

您好，以下是分享平台经验的步骤：

1. 确定分享的平台：根据自己的经验和知识，选择一个或多个平台进行分享。比如，可以分享自己在社交媒体平台上的营销经验，或者在电商平台上的运营经验等。

2. 整理经验：将自己在这个平台上的经验进行整理和归纳，可以制作PPT或者写成文章的形式。

3. 选择分享方式：选择合适的分享方式，可以是线上分享，如直播、视频、博客等；也可以是线下分享，如讲座、研讨会等。

4. 准备分享材料：根据选择的分享方式，准备相应的分享材料，如PPT、演讲稿、案例分析等。

5. 进行分享：在分享前，可以进行演练和模拟，确保分享流畅、清晰、生动。在分享中，可以结合自己的经验和实例，让听众更容易理解和接受。

6. 收集反馈：分享后，收集听众的反馈和意见，对自己的分享进行总结和反思，不断改进和提升自己的分享能力。