数据清洗综述
数据清洗报告总结
数据清洗报告总结数据清洗是数据分析过程中不可或缺的环节，其目的是通过对数据进行预处理，消除数据中的异常值、缺失值、重复值等问题，提高数据质量和准确性，使数据更具有可靠性和可分析性。
本文将从数据清洗的目的、流程、方法和常见问题等方面进行总结。
一、数据清洗的目的数据清洗的主要目的是提高数据质量和准确性，消除数据中的异常值、缺失值、重复值等问题，使数据更具可靠性和可分析性。
具体目的包括：1.消除数据中的错误和异常值，提高数据的准确性和可信度；2.消除数据中的缺失值，使数据更完整和全面；3.消除数据中的重复值，避免数据重复计算和分析；4.对数据进行规范化和标准化，以便于数据分析和挖掘。
二、数据清洗的流程数据清洗的流程通常包括以下几个步骤：1.数据收集：收集需要清洗的数据，包括数据源、数据格式、数据类型等信息；2.数据评估：对数据进行评估，包括数据质量、数据完整性、数据准确性等方面的评估；3.数据预处理：对数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换、数据规范化等预处理操作；4.数据清洗：对数据进行清洗，包括消除异常值、缺失值、重复值等操作；5.数据转换：对数据进行转换，包括数据归一化、数据标准化、数据离散化等操作；6.数据集成：将多个数据源进行集成，以便于进行数据分析和挖掘；7.数据挖掘：对数据进行挖掘，包括数据分类、数据聚类、数据关联规则挖掘等操作；8.结果评估：对数据分析和挖掘结果进行评估，以便于做出正确的决策。
三、数据清洗的方法数据清洗的方法主要包括以下几种：1.删除缺失值：如果数据中存在缺失值，可以选择删除缺失值所在的行或列；2.插值法填充缺失值：如果数据中存在缺失值，可以使用插值法进行填充，如线性插值、多项式插值、样条插值等；3.异常值处理：对于数据中的异常值，可以选择删除异常值、修改异常值或将异常值设为缺失值；4.数据标准化：对数据进行标准化处理，以便于进行数据分析和挖掘，如Z-score标准化、Min-Max标准化等；5.数据归一化：对数据进行归一化处理，将数据映射到[0,1]区间内，以便于进行数据分析和挖掘；6.数据离散化：将连续型数据离散化为离散型数据，以便于进行分类和聚类分析；7.数据聚类：对数据进行聚类分析，将相似的数据归为一类，以便于进行数据分析和挖掘。
金融数据的数据清洗与预处理方法综述与分析
金融数据的数据清洗与预处理方法综述与分析1.引言随着信息技术的发展和金融市场的不断扩大，海量的金融数据产生并被广泛应用于投资决策、风险管理和金融机构的日常运营。
然而，原始金融数据往往存在噪声、缺失值、异常值等问题，因此对金融数据进行清洗和预处理是重要的，这样可以提高数据质量并确保分析结果的准确性。
本文将综述并分析当前常用的金融数据清洗与预处理方法。
2.数据清洗方法2.1 去除重复值在金融数据中，由于数据源和数据更新等原因，可能存在重复的数据。
去除重复值是首要的清洗步骤之一。
常用的方法包括基于数据键的去重和基于数据字段的去重。
2.2 处理缺失值金融数据中缺失值的出现是普遍现象，可能是因为数据录入错误、数据备份失败等原因。
对于缺失值的处理，常见的方法有删除、填补和插值。
删除存在缺失值的记录是最简单的方法，但可能会导致数据量减少。
填补缺失值可以使用均值、中位数、众数、最大最小值等统计量进行填充，或者使用回归模型、K-近邻算法等进行插值。
不同的数据集和研究目标可能需要选择不同的方法。
2.3 处理异常值异常值在金融数据中可能是由于操作错误、交易错误或者数据损坏引起的。
异常值会对分析结果产生严重的干扰，因此需要对其进行检测和处理。
常用的异常值检测方法包括基于离群点的方法、基于分布的方法和基于统计量的方法。
对于检测到的异常值，可以采取删除、替换、平滑等方法进行处理。
3.数据预处理方法3.1 特征选择金融数据中可能包含大量的特征，但不是所有的特征都对研究目标有用。
特征选择可以帮助我们识别出对目标变量影响较大的特征，减少数据维度，并且提高模型的解释性和预测能力。
常用的特征选择方法有过滤法、包裹法和嵌入法等。
3.2 特征变换特征变换是将原始数据转化为更适合分析的形式，常用的特征变换方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、独热编码（One-Hot Encoding）和标准化等。
主成分分析可以降低数据维度并保留最重要的信息；线性判别分析可以在降低数据维度的同时保留类别之间的差异；独热编码可以将分类变量转化为二进制表示；标准化可以将数据映射到均值为0，方差为1的标准正态分布。
数据清洗报告总结
数据清洗报告总结一、引言数据清洗是数据分析过程中不可或缺的一环，它涉及诸多数据处理和转换操作，旨在剔除脏数据、修正错误数据以及填补缺失数据，保证数据的准确性和完整性。
本报告总结了在数据清洗过程中所遇到的问题和解决方案，以及数据清洗对后续分析的影响和重要性。
二、数据质量问题在进行数据清洗的过程中，我们遇到了以下几个常见的数据质量问题：1.缺失值：数据集中存在大量缺失值，这些缺失值会影响模型的建立和分析结果的准确性。
2.异常值：数据中出现的异常值可能会导致分析结果产生误导，需要进行剔除或者修正。
3.重复值：数据中存在重复记录，这些重复值会对数据分析和建模产生不良影响。
4.不一致的数据格式：数据集中存在不一致的数据格式，如日期格式、单位标准等。
三、数据清洗方案为了解决上述数据质量问题，我们采取了以下的数据清洗方案：1.缺失值处理：a) 删除含有过高缺失值的列：当某一列的缺失值占比过高时，可以考虑将该列删除。
b) 删除含有缺失值的行：对于缺失值较少的行，可以直接删除。
c) 插值填补：对于缺失值较少的列，可以使用合适的插值方法进行填补，如均值填补、插值法填补等。
2.异常值处理：a) 观察异常值：对异常值进行观察，判断异常值是否合理存在，如果属于极端情况，可以考虑将其删除或者修正。
b) 根据业务领域知识进行处理：根据具体业务领域的知识，对异常值进行处理，例如采取合理的替代值.3.重复值处理：a) 删除重复记录：对于完全一致的重复记录，可以直接删除。
b) 根据索引列剔除重复值：根据索引列（例如ID或者时间戳）对数据进行排序，保留第一个或最后一个记录，删除其余的重复记录。
4.数据格式统一化：a) 日期格式转换：将不同格式的日期数据进行转换，统一为统一的日期格式。
b) 单位标准化：将不同单位的数据进行转换，统一为统一的单位标准。
四、数据清洗的重要性和影响数据清洗在数据分析的全过程中具有重要的作用，其影响主要体现在以下几个方面：1.准确性：通过数据清洗，可以剔除脏数据，修正错误数据，提高数据的准确性。
领域无关数据清洗研究综述
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问题造成经济损失 的现象 ， 只有 ３ 的被调 查公司对 自己的 ５ 数据 质 量 充 满 信 ， ； 销 售 自动 化 （ ａ ｓｆｒｅ ａｔｍ — ＤＥ 在 ｓｌ —ｏｃ ｕｏ ｅ ａ ｔ ｎ、 ｉ ） 直接邮寄计 划（ ｉ ｃ－ ｉｐｏ ｒｍ） ｏ ｄｒ ｔ ｌ ｒｇａ 和生产率提 高计 划 ｅ ｍａ （ ｒｄ ｃｉ ｔ ｒｖｍｅｔｐｏ ｒｍ） 域 ， 陷 数据 不 低 于 ｐｏ ｕ ｔ ｉ １ 文 献 标识 码 Ａ 中 图法 分 类 号
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摘 要 对领域无 关数据清洗的研究进行 了综述。首先 阐明 了全 面数据质量管理 、 数据 集成和数据 清洗之 间的 关系，
着重说 明了领域无 关数据清洗的特点。将领域 无关数据 清洗 方法分为基 于特征 相似度 的方 法、 于上 下文的方 法和 基 基 于关系的方 法分别介绍 。最后 对领 域无关数据 清洗的研 究方向进行 了展 望 。 关键词 数据质量 ， 数据 清洗 ， 数据集成 ， 领域无关数据清洗
数据清洗处理工作总结
数据清洗处理工作总结在当今数字化时代，数据已成为企业和组织决策的重要依据。
然而，原始数据往往存在各种质量问题，如缺失值、重复数据、错误数据等，这就需要进行数据清洗处理，以提高数据的质量和可用性。
在过去的一段时间里，我参与了多个数据清洗处理项目，积累了不少经验，也遇到了一些挑战。
在此，我将对这些工作进行总结。
一、数据清洗处理的重要性数据清洗处理是数据分析和挖掘的前置步骤，其重要性不言而喻。
首先，高质量的数据能够提供更准确的分析结果，帮助决策者做出更明智的决策。
如果数据中存在大量的错误和缺失值，那么基于这些数据的分析结论很可能是不准确甚至是错误的，从而导致决策失误。
其次，数据清洗处理可以提高数据的一致性和完整性，使得不同来源的数据能够更好地整合和对比。
最后，经过清洗处理的数据更易于理解和使用，能够提高数据分析的效率和效果。
二、数据清洗处理的流程数据清洗处理通常包括以下几个主要步骤：1、数据评估在开始清洗数据之前，需要对原始数据进行全面的评估。
这包括了解数据的来源、格式、数据量、字段含义等。
同时，还需要检查数据中是否存在缺失值、重复值、异常值等问题，并对问题的严重程度进行评估。
2、数据预处理根据数据评估的结果，进行一些初步的预处理操作。
例如，对数据进行格式转换、编码统一、字段重命名等，以便后续的处理。
3、缺失值处理处理缺失值是数据清洗中的常见任务。
对于少量的缺失值，可以采用直接删除的方法。
但如果缺失值较多，就需要采用合适的方法进行填充，如使用均值、中位数、众数填充，或者通过建立模型进行预测填充。
4、重复值处理识别并删除重复的数据记录，以确保数据的唯一性。
5、异常值处理通过数据可视化、统计分析等方法找出异常值，并根据具体情况决定是删除还是修正这些异常值。
6、数据验证在完成清洗处理后，需要对数据进行验证，确保数据的质量符合要求。
可以通过再次进行数据评估、与业务逻辑进行对比等方式进行验证。
三、数据清洗处理中的技术和工具在数据清洗处理过程中，使用了多种技术和工具。
数据清洗与处理总结
数据清洗与处理总结一、背景介绍在当今海量数据的时代，数据清洗与处理变得尤为重要。
数据质量对于分析和决策过程至关重要。
因此，本篇工作总结旨在总结我在数据清洗与处理方面的工作经验、方法和技巧。
二、数据清洗的重要性1. 数据清洗是数据分析的基础。
只有经过清洗后的数据，才能够准确地反映实际情况，有效地支持数据分析与建模工作。
2. 数据清洗可以提高决策的准确性。
通过清洗，可以减少数据中的冗余、错误和缺失，以提高决策的精准性和可信度。
3. 数据清洗有助于发现数据异常。
通过对数据进行清洗，可以更容易地发现异常值、离群点等异常情况，并采取相应的处理措施。
三、数据清洗与处理的方法与技巧1. 数据清洗过程中需要注意的问题：a. 数据类型的一致性：对于不同的数据类型，需要采取相应的清洗方法，如对于文本数据，可以采用去除停用词、词干提取等方法。
b. 缺失值的处理：缺失值会影响数据分析的准确性和可信度，因此需要进行缺失值的处理，可以选择删除缺失值样本、使用均值进行填充等方法。
c. 异常值的处理：异常值可能对分析结果产生重要影响，需要进行异常值的识别和处理，可以采用统计方法、离群点检测等方式。
d. 数据一致性的保证：对于不同数据源的数据进行合并时，需要确保数据的一致性，可以进行数据匹配、去重等处理。
2. 数据清洗与处理的工具与技术：a. 数据清洗工具：常用的数据清洗工具有Python中的Pandas、SQL语言等，可以利用这些工具进行数据清洗与处理，包括缺失值填充、异常值处理、数据转换等。
b. 数据质量评估工具：通过一些数据质量评估工具，可以对数据的质量进行评估，包括数据完整性、一致性、准确性等方面。
c. 数据可视化工具：数据可视化可以帮助我们更好地理解数据，发现数据中的模式和规律，常用的数据可视化工具有Python中的Matplotlib、Tableau等。
四、工作经验与启示1. 严格按照数据清洗与处理的步骤进行工作，使数据具有较高的质量和准确性。
大数据处理技术之数据清洗
大数据处理技术之数据清洗数据清洗是大数据处理技术中至关重要的一步。
在进行数据分析和挖掘之前，我们需要对原始数据进行清洗，以提高数据质量和准确性。
本文将详细介绍数据清洗的定义、目的、常见的数据清洗方法和步骤。
一、数据清洗的定义数据清洗是指在数据分析和挖掘之前，对原始数据进行处理和转换，以去除错误、不完整、重复或不一致的数据，提高数据的质量和准确性，从而使数据适合后续的分析和挖掘工作。
二、数据清洗的目的1. 提高数据质量：清洗数据可以去除错误、不完整、重复或不一致的数据，从而提高数据的质量和准确性。
2. 减少数据偏差：清洗数据可以减少因错误数据而导致的数据偏差，从而提高分析和挖掘结果的准确性。
3. 提高数据一致性：清洗数据可以使数据在不同数据源之间保持一致，减少因数据不一致而导致的分析和挖掘错误。
三、常见的数据清洗方法和步骤1. 缺失值处理：缺失值是指数据中的空值或缺失的数据。
常见的处理方法包括删除含有缺失值的记录、使用均值或中位数填充缺失值、使用插值法估计缺失值等。
2. 异常值处理：异常值是指与其他数据值相比明显偏离的数据。
常见的处理方法包括删除异常值、使用平均值或中位数替换异常值、使用插值法估计异常值等。
3. 重复值处理：重复值是指数据中重复出现的数据。
常见的处理方法包括删除重复值、合并重复值、对重复值进行标记等。
4. 数据格式转换：数据格式转换是指将数据从一种格式转换为另一种格式。
常见的处理方法包括日期格式转换、数值格式转换、文本格式转换等。
5. 数据一致性处理：数据一致性处理是指将不同数据源的数据进行整合和匹配，使数据在不同数据源之间保持一致。
常见的处理方法包括数据合并、数据匹配、数据标准化等。
数据清洗的步骤如下：1. 数据导入：将原始数据导入到数据清洗工具或编程环境中。
2. 数据查看：查看原始数据的结构、格式和内容，了解数据的特点和问题。
3. 缺失值处理：识别并处理缺失值，选择合适的方法填充或删除缺失值。
大数据处理技术之数据清洗
大数据处理技术之数据清洗引言概述：在大数据时代，数据清洗是大数据处理技术中的重要环节。
数据清洗是指通过一系列的处理步骤，将原始数据中的噪声、冗余、错误等无用信息去除，以保证数据的准确性和可靠性。
本文将从数据清洗的定义、重要性、常见问题、解决方案和实践案例等五个方面详细介绍大数据处理技术中的数据清洗。
一、数据清洗的定义1.1 数据清洗的概念数据清洗是指对原始数据进行处理，去除其中的噪声、冗余、错误等无用信息的过程。
它是大数据处理中的一项基础工作，为后续的数据分析和挖掘提供了高质量的数据基础。
1.2 数据清洗的目的数据清洗的目的是保证数据的准确性和可靠性，提高数据的质量。
通过去除无用信息，修正错误数据，填充缺失值等操作，使得数据更加规范、完整和可用，为后续的数据分析和挖掘提供可靠的基础。
1.3 数据清洗的流程数据清洗的流程包括数据收集、数据预处理、数据转换和数据集成等环节。
在数据收集阶段，需要从各种数据源中获取原始数据；在数据预处理阶段，需要对数据进行去重、去噪、缺失值处理等操作；在数据转换阶段，需要对数据进行规范化、标准化、归一化等转换；最后，在数据集成阶段，将清洗后的数据与其他数据源进行整合。
二、数据清洗的重要性2.1 提高数据质量通过数据清洗，可以去除原始数据中的噪声、冗余、错误等无用信息，提高数据的质量。
高质量的数据可以为后续的数据分析和挖掘提供可靠的基础，提高分析结果的准确性和可信度。
2.2 保证决策的准确性在企业决策中，数据的准确性对于决策的正确性至关重要。
通过数据清洗，可以去除数据中的错误和不一致性，确保决策所依据的数据是准确和可靠的，从而提高决策的准确性和效果。
2.3 提高工作效率清洗后的数据更加规范和完整，可以减少后续数据分析过程中的错误和重复工作，提高工作效率。
同时，清洗后的数据可以更好地满足业务需求，减少数据处理的时间和成本。
三、数据清洗的常见问题3.1 数据缺失数据缺失是数据清洗中常见的问题之一。
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数据清洗研究综述随着信息处理技术的不断发展，各行各业已建立了很多计算机信息系统，积累了大量的数据。
为了使数据能够有效地支持组织的日常运作和决策，要求数据可靠无误，能够准确地反映现实世界的状况。
数据是信息的基础，好的数据质量是各种数据分析如OLAP、数据挖掘等有效应用的基本条件。
人们常常抱怨“数据丰富，信息贫乏”，究其原因，一是缺乏有效的数据分析技术，二是数据质量不高，如数据输入错误、不同来源数据引起的不同表示方法，数据间的不一致等，导致现有的数据中存在这样或那样的脏数据。
它们主要表现为：拼写问题、打印错误、不合法值、空值、不一致值、简写、同一实体的多种表示(重复)、不遵循引用完整性等。
数据清洗(Data Cleaning，Data Cleansing或者Data Scrubbing)的目的是检测数据中存在的错误和不一致，剔除或者改正它们，以提高数据的质量[1]。
1数据清洗国内外研究现状数据清洗主要在数据仓库、数据库知识发现(也称数据挖掘)和总体数据质量管理这3个领域研究较多。
在数据仓库研究和应用领域，数据清洗处理是构建数据仓库的第一步，由于数据量巨大，不可能进行人工处理，因此自动化数据清洗受到工商业界的广泛关注。
1.1国外研究现状国外对数据清洗的研究最早出现在美国，是从对全美的社会保险号错误的纠正开始[2]。
美国信息业和商业的发展，极大地刺激了对数据清洗技术的研究，主要集中在以下4个方面。
(1)检测并消除数据异常采用统计方法来检测数值型属性，计算字段值的均值和标准差，考虑每个字段的置信区间来识别异常字段和记录。
将数据挖掘方法引入数据清理，如聚类方法用于检测异常记录、模型方法发现不符合现有模式的异常记录、关联规则方法发现数据集中不符合具有高置信度和支持度规则的异常数据。
(2)检测并消除近似重复记录即对重复记录进行清洗。
消除数据集中的近似重复记录问题是目前数据清洗领域中研究最多的内容。
为了从数据集中消除重复记录，首要的问题就是如何判断两条记录是否近似重复。
(3)数据的集成在数据仓库应用中，数据清洗首先必须考虑数据集成，主要是将数据源中的结构和数据映射到目标结构与域中。
在这方面已经开展了大量的研究工作。
(4)特定领域的数据清洗不少数据清洗方案和算法都是针对特定应用问题的，只适用于较小的范围。
通用的、与应用领域无关的算法和方案较少。
近年来，国外的数据清洗技术发展得很快，从市场上存在的数据清洗软件可以看出，其中包括商业上的数据清洗软件，也有大学和研究机构开发的数据清洗软件。
1.2国内研究现状目前，国内对数据清洗技术的研究还处于初级阶段。
直接针对数据清洗，特别是针对中文数据清洗的研究成果并不多。
大多是在数据仓库、决策支持、数据挖掘研究中，对其做一些比较简单的阐述。
银行、保险和证券等对客户数据的准确性要求很高的行业，都在做各自的客户数据的清洗工作，针对各自具体应用而开发软件，而很少有理论性的成果见诸于报道。
2数据清洗的定义与对象2.1数据清洗定义迄今为止，数据清洗还没有公认的定义，不同的应用领域对其有不同的解释。
(1)数据仓库领域中的数据清洗在数据仓库领域，数据清洗定义为清除错误和不一致数据的过程，并需要解决元组重复问题。
当然，数据清洗并不是简单地用优质数据更新记录，它还涉及数据的分解与重组。
(2)数据挖掘领域中的数据清洗数据挖掘(早期又称为数据库的知识发现)过程中，数据清洗是第一个步骤，即对数据进行预处理的过程。
各种不同的KDD和DW系统都是针对特定的应用领域进行数据清洗的。
文献[3]认为，信息的模式被用于发现“垃圾模式”，即没有意义的或错误的模式，这属于数据清洗的一种。
(3)数据质量管理领域中的数据清洗数据质量管理是一个学术界和商业界都感兴趣的领域。
全面数据质量管理解决整个信息业务过程中的数据质量及集成问题。
在该领域中，没有直接定义数据清洗过程。
有些文章从数据质量的角度，将数据清洗过程定义为一个评价数据正确性并改善其质量的过程。
2.2数据清洗的对象数据清洗的对象可以按照数据清洗对象的来源领域与产生原因进行分类。
前者属于宏观层面的划分，后者属于微观层面的划分。
(1)来源领域很多领域都涉及到数据清洗，如数字化文献服务、搜索引擎、金融领域、政府机构等，数据清洗的目的是为信息系统提供准确而有效的数据。
数字化文献服务领域，在进行数字化文献资源加工时，OCR软件有时会造成字符识别错误，或由于标引人员的疏忽而导致标引词的错误等，是数据清洗需要完成的任务。
搜索引擎为用户在互联网上查找具体的网页提供了方便，它是通过为某一网页的内容进行索引而实现的。
而一个网页上到底哪些部分需要索引，则是数据清洗需要关注的问题。
例如，网页中的广告部分，通常是不需要索引的。
按照网络数据清洗的粒度不同，可以将网络数据清洗分为两类，即Web页面级别的数据清洗和基于页面内部元素级别的数据清洗，前者以Google公司提出的PageRank算法和IBM公司Clever系统的HITS算法为代表；而后者的思路则集中体现在作为MSN搜索引擎核心技术之一的VIPS算法上[4]。
在金融系统中，也存在很多“脏数据”。
主要表现为：数据格式错误，数据不一致，数据重复、错误，业务逻辑的不合理，违反业务规则等。
例如，未经验证的身份证号码、未经验证的日期字段等，还有账户开户日期晚于用户销户日期、交易处理的操作员号不存在、性别超过取值范围等。
此外，也有因为源系统基于性能的考虑，放弃了外键约束，从而导致数据不一致的结果。
电子政务系统也存在“脏数据”。
为了能够更好地对公民负责并且能够与全国的其他警察局共享数据，英国Hum-berside州警察局使用数据清洗软件清洗大范围的嫌疑犯和犯罪分子的数据。
这次清洗的范围庞大，跨越不同的系统，不仅有该警察局内部系统的数据，还有外部的数据库包括本地的和整个英国范围内的。
其中有些数据库能够相连和整合，而有些则不能。
例如，“指令部级控制”的犯罪记录数据库是用来记录犯罪事件的，该数据库是和嫌疑犯数据库分开的。
而嫌疑犯数据库也许和家庭犯罪或孩童犯罪数据库是分开的[5]。
(2)产生原因在微观方面，数据清洗的对象分为模式层数据清洗与实例层数据清洗[6]。
数据清洗的任务是过滤或者修改那些不符合要求的数据。
不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据和重复的数据3大类。
不完整数据的特征是一些应该有的信息缺失，如机构名称、分公司的名称、区域信息缺失等.错误数据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而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、字符串数据后有一个回车、日期格式不正确、日期越界等。
错误值包括输入错误和错误数据，输入错误是由原始数据录入人员疏忽而造成的，而错误数据大多是由一些客观原因引起的，例如人员填写的所属单位的不同和人员的升迁等。
异常数据是指所有记录中如果一个或几个字段间绝大部分遵循某种模式，其它不遵循该模式的记录，如年龄字段超过历史上的最高记录年龄等。
重复数据也就是“相似重复记录”，指同一个现实实体在数据集合中用多条不完全相同的记录来表示，由于它们在格式、拼写上的差异，导致数据库管理系统不能正确识别。
从狭义的角度看，如果两条记录在某些字段的值相等或足够相似，则认为这两条记录互为相似重复。
识别相似重复记录是数据清洗活动的核心。
此外，由于法人或作者更换单位造成数据的不一致情况、不同的计量单位、过时的地址、邮编等其他情况也是数据清洗的对象。
3数据清洗基本原理与框架模型3.1基本原理数据清洗的原理为：利用有关技术，如统计方法、数据挖掘方法、模式规则方法等将脏数据转换为满足数据质量要求的数据。
数据清洗按照实现方式与范围，可分为以下4种。
(1)手工实现通过人工检查，只要投入足够的人力、物力与财力，也能发现所有错误，但效率低下。
在大数据量的情况下，手工操作几乎是不可能的。
(2)编写专门的应用程序这种方法能解决某个特定的问题，但不够灵活，特别是在清洗过程需要反复进行(一般来说，数据清洗一遍就达到要求的很少)时，导致程序复杂，清洗过程变化时，工作量大。
而且这种方法也没有充分利用目前数据库提供的强大数据处理能力。
(3)解决某类特定应用域的问题如根据概率统计学原理查找数值异常的记录，对姓名、地址、邮政编码等进行清洗，这是目前研究较多的领域，也是应用最成功的一类。
(4)与特定应用领域无关的数据清洗这一部分的研究主要集中在清洗重复记录上。
在以上4种实现方法中，后两种具有某种通用性及其较大的实用性，引起了越来越多的关注。
但是不管哪种方法，都由3个阶段组成：数据分析、定义；搜索、识别错误记录；修正错误。
3.2数据清洗的框架模型目前已经研究出很多数据清洗的框架模型，下面介绍3个有代表性的框架模型。
(1)Trillium的模型Trillium[7]是由Harte Hanks Data Technologies的Trillium Software Systems部门创建的企业范围的数据清洗软件。
Trillium将数据清洗的过程分成5个步骤，分别由5个模块来完成。
①Converson Workbench提供了一整套数据审计、分析和重组工具；②Parser对遗产数据和操作型系统的数据作解析、验证和标准化；③Matcher地提供一套标准规则用于记录连接和匹配，使得用户可以方便地调整和定制以满足其特殊的业务要求；④Geocoder验证、纠正和增强物理数据；⑤Utilties提供联机数据浏览，域级频率统计，词的计数和分布。
另外，合并、选择和格式重组工具提供数据重组能力。
(2)Bohn模型Bohn数据清洗模型[8]将数据清洗分为以下4个主要部分：①数据检查：确认数据质量，内部模式和主要字段(使用的不同字段)；②数据词法分析：确定每个字段内的各个元素的上下文和目的地；③数据校正：将数据与已知清单(通常为地址)匹配并保证所有的字段被标明为好、坏或可自动校正。
但是，这并不表示在软件设计的时候需要有许多值的判断。
只要可能，技术人员就应该与客户一起校正源中的数据；④记录匹配：决定两个记录(可能是不同类型的)是否代表同一个对象。
该过程涉及许多值判断和复杂的软件工具。
(3)AJAX模型AJAX[9]模型由Helena Galhardas提出，该模型是逻辑层面的模型(Logic Level)，将数据清洗过程分为5个操作步骤：①源数据的映射(Mapping)；②对映射后的记录进行匹配(Matching)；③对记录做聚集操作(Clustering)；④对聚集进行合并(Merging)；⑤对合并后的数据做视图显示(Viewing)。
4数据清洗算法与工具4.1数据清洗算法在脏数据清洗算法上，一些研究机构提出了脏数据预处理、排序邻居方法、多次遍历数据清洗方法、采用领域知识进行清洗、采用数据库管理系统的集成数据清洗等算法。