数据处理与数据清洗
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。
数据处理与数据清洗的方法与技巧
数据处理与数据清洗的方法与技巧随着信息时代的到来，大量的数据被不断生成和积累。
然而，这些数据往往并不是完美无缺的，其中包含了各种噪声、错误和不一致性。
因此，在进行数据分析和挖掘之前，必须对数据进行处理和清洗，以保证数据的质量和准确性。
本文将介绍数据处理和数据清洗的一些常用方法和技巧。
一、数据处理方法1. 数据采集：数据采集是指从各种来源获取数据的过程。
常见的数据采集方式包括爬虫、传感器、调查问卷等。
在进行数据采集时，需要注意数据的可靠性和准确性。
2. 数据存储：数据存储是将采集到的数据进行组织和存储的过程。
常用的数据存储方式包括关系型数据库、非关系型数据库、文件系统等。
在选择数据存储方式时，需要根据数据的特点和需求进行合理选择。
3. 数据预处理：数据预处理是指在进行数据分析之前，对原始数据进行清洗和转换的过程。
常见的数据预处理方法包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
数据预处理的目标是减少数据中的噪声和错误，使数据更加适合进行分析和挖掘。
4. 数据集成：数据集成是将来自不同数据源的数据整合到一个一致的数据集中的过程。
在进行数据集成时，需要解决数据的一致性和冲突问题。
5. 数据变换：数据变换是将数据从一个形式转换为另一个形式的过程。
常见的数据变换方法包括数据平滑、数据聚合、数据泛化和数据规范化等。
数据变换的目标是减少数据的复杂性和冗余性，提高分析的效率和准确性。
6. 数据规约：数据规约是通过选择、投影、归约等技术减少数据量的过程。
常见的数据规约方法包括属性选择、维度规约和数值规约等。
数据规约的目标是在保持数据特征的前提下，减少数据的存储空间和计算成本。
二、数据清洗技巧1. 缺失值处理：缺失值是指数据中的某个属性值被意外遗漏或未采集到的情况。
处理缺失值的常见方法包括删除缺失值、使用均值填充、使用中位数填充和使用插值法填充等。
2. 异常值处理：异常值是指与大部分数据明显不同的数据点。
处理异常值的方法包括删除异常值、使用平均值或中位数代替异常值和使用插值法填充异常值等。
数据处理与数据清洗的工作总结
数据处理与数据清洗的工作总结在当今数字化的时代，数据成为了企业和组织决策的重要依据。
数据处理与数据清洗作为数据管理的关键环节，对于确保数据的质量、可用性和准确性起着至关重要的作用。
在过去的一段时间里，我深入参与了相关工作，积累了不少经验，也面临了一些挑战。
在此，我将对这段时间的数据处理与数据清洗工作进行总结。
数据处理是一个复杂而又细致的过程，它涵盖了数据的收集、整理、转换、计算等多个方面。
在数据收集阶段，我们需要从各种来源获取数据，这可能包括内部系统、外部数据库、调查问卷、传感器等等。
然而，不同来源的数据往往具有不同的格式和结构，这就给后续的处理带来了很大的困难。
为了解决这个问题，我们需要对数据进行整理和标准化，使其具有统一的格式和结构。
在数据转换过程中，我们需要将原始数据转换为适合分析和使用的形式。
这可能涉及到数据类型的转换、字段的合并与拆分、编码的转换等等。
例如，将字符串类型的日期转换为日期类型，以便进行日期相关的计算和分析。
同时，我们还需要对数据进行计算和聚合，以获取所需的统计信息和指标。
数据清洗则是数据处理中的一个重要环节，它的主要目的是去除数据中的噪声、错误和缺失值，以提高数据的质量。
在实际工作中，我们经常会遇到数据重复、数据不一致、数据缺失等问题。
对于数据重复，我们需要通过去重操作来确保每条数据的唯一性。
而对于数据不一致的问题，我们需要通过数据验证和纠错来保证数据的准确性。
在处理数据缺失的情况时，我们需要根据具体情况选择合适的处理方法。
如果缺失值较少，我们可以直接删除包含缺失值的记录。
但如果缺失值较多，我们就需要采用填充的方法来处理，比如使用平均值、中位数或者通过其他相关数据进行推测填充。
在数据处理与清洗的过程中，我们还需要注重数据的安全性和隐私保护。
确保数据在处理和传输过程中不被泄露或滥用，遵守相关的法律法规和企业规定。
为了提高工作效率和质量，我们采用了一系列的工具和技术。
例如，使用 Excel 进行初步的数据整理和分析，利用 SQL 语句在数据库中进行复杂的数据操作，以及使用 Python 中的 Pandas 库进行数据清洗和处理。
如何进行数据预处理与清洗
如何进行数据预处理与清洗数据预处理与清洗是数据分析的重要前置工作，通常来说，原始数据存在着大量的噪声、异常值、缺失值等问题，这些问题都极大地影响了数据分析的结果。
因此，在进行数据分析之前，必须对数据进行预处理和清洗。
本文将分享如何进行数据预处理和清洗，使得数据分析结果更加准确和信任。
一、数据预处理数据预处理是指对数据进行初步的处理，包括数据的采集、整理、转换等过程。
数据预处理的主要目的是为了使数据的格式更加符合数据分析的要求，方便后续的数据分析工作。
1. 数据采集数据采集是指从各种不同的信息来源中，获得需要分析的数据。
数据的来源可以是数据库、网络、文件、传感器等等。
通常来说，数据的采集是一个比较繁琐的过程，需要对数据进行筛选和过滤，只选择与分析目的相关的数据。
2. 数据整理数据整理是指对已经采集的数据进行整理和合并，以方便分析。
通常来说，数据整理需要考虑数据格式的一致性、缺失值的情况以及异常值等问题。
常见的数据整理方法有删除重复记录、数据重构和标准化等。
3. 数据转换数据转换是指对数据进行必要的转换，使得数据能够更好地使用。
通常来说，数据转换包括计算新的变量、数据筛选和数据抽样等。
二、数据清洗数据清洗是指对数据中的噪声、异常值、缺失值或错误数据进行处理，以提高数据的质量和准确性。
数据清洗是数据预处理过程中最关键的部分，也是最繁琐的部分。
1. 处理噪声数据噪声数据是指无意义或不相关的数据，这些数据通常会干扰数据分析的结果。
处理噪声数据的方法有：删除噪声数据、平滑噪声数据和抑制噪声数据等。
其中，删除噪声数据是最简单和直接的方法，但是需要注意删除的数据是否是合理的。
2. 处理异常值异常值是指数据中可能存在的不常见或不合理的数据。
异常值的出现可能是由于数据采集错误、传输错误或者数据存储错误引起的。
处理异常值的方法有：删除异常值、填充异常值和替换异常值等。
删除异常值是最简单和直接的方法，但也需要注意删除的数据是否是合理的。
数据处理与数据清洗
大数据时代的数据处理与数据清洗数据处理与数据清洗概述数据处理是数据科学中的一个核心步骤，涉及到数据的收集、转换、整理和清洗。
数据清洗是这一过程中的一个重要环节，旨在识别和纠正数据中的错误、异常值、缺失值和不一致性，以确保数据的质量和准确性。
数据清洗的目标1.识别和纠正错误：检查数据中的拼写错误、格式错误或逻辑错误。
2.填充缺失值：使用适当的方法（如均值、中位数、众数或预测模型）填充缺失的数据值。
3.处理异常值：识别并处理异常值，这些值可能对数据分析产生负面影响。
4.确保数据一致性：确保数据遵循预定的规则和格式，避免不一致性。
数据清洗的方法1.数据检查：首先对数据进行全面检查，识别出问题区域。
2.异常值处理：通过统计方法或可视化手段识别异常值，并决定是否删除或替换。
3.缺失值处理：根据数据的性质和业务需求，选择合适的填充方法。
4.重复值检查：识别并处理重复记录，确保数据集的唯一性。
5.格式转换：调整数据的格式，确保统一性和规范性。
6.异常处理与日志记录：对于识别出的异常和问题，创建相应的日志以备后查。
工具和技术●Python：Pandas、NumPy、SciPy等库用于数据处理和分析。
●R语言：适用于统计分析和数据清洗。
●SQL：用于数据库查询和数据清洗。
●Tableau/Power BI：可视化工具，便于数据探索和清洗。
●Weka/SPSS/SAS：适用于更复杂的数据分析和挖掘任务。
数据处理与数据清洗的实际应用1.金融领域：在金融数据分析中，数据清洗是一个关键步骤，涉及到识别和纠正错误信息、处理缺失值和异常值等。
2.健康领域：在医疗和生物信息学中，由于数据的复杂性，数据清洗显得尤为重要，因为它涉及到个体隐私保护和数据分析的准确性。
3.市场调研：在市场调研中，数据清洗是确保调查结果准确性的关键步骤，包括处理不完整或错误的调查答案、不一致的分类等。
4.科学研究：在科学研究中，数据清洗是确保实验结果可靠性和准确性的重要环节，包括处理实验误差、异常实验结果等。
数据库管理技术的数据清洗与数据处理
数据库管理技术的数据清洗与数据处理数据清洗和数据处理是数据库管理中至关重要的环节。
通过数据清洗，可以确保数据库中的数据准确无误，符合标准格式，消除数据中的重复项和噪音，提高数据质量。
而数据处理则是对清洗后的数据进行加工、分析和挖掘，以获取有价值的信息，支持决策和业务发展。
一、数据清洗1. 数据去重数据清洗的第一步是对重复的数据进行去重。
重复数据会占用宝贵的存储空间并影响查询效率。
通过使用数据库管理系统提供的去重工具，可以快速识别和删除重复的数据。
在进行去重操作之前，务必备份数据，以防意外删除。
2. 数据格式化不同数据源可能使用不同的格式，对于正在导入数据库的数据，我们应该对其进行格式化，以保证数据的一致性。
例如，对于日期和时间等字段，我们可以统一格式为YYYY-MM-DD HH:MM:SS，以方便后续的计算和查询。
3. 缺失值处理在数据库中，经常会遇到缺失值的情况，即某些字段的数值为空。
处理缺失值的方法有多种，可以根据具体的情况选择填充默认值、使用平均值或中位数填充，或者通过相关性分析进行插补。
选择合适的方式处理缺失值是确保数据完整性和准确性的关键。
4. 异常值处理异常值是指明显偏离正常分布的数据点，可能是由于测量错误或数据录入错误导致的。
异常值对数据分析和模型建立有很大的影响。
可以通过可视化和统计方法识别和处理异常值，例如，采用3σ原则删除超过3个标准差的数据点。
5. 数据标准化如果数据库中的某些数据存在单位不一致或取值范围不同的情况，我们可以对数据进行标准化，以方便后续的分析和比较。
标准化方法包括最小-最大标准化、Z-分数标准化等，可以根据数据的特点选择合适的标准化方法。
二、数据处理1. 数据加工数据加工是指对清洗过的数据进行加工、提取和转化，以满足特定的需求。
例如，对于大量的原始文本数据，可以进行文本分词、关键词提取和命名实体识别等自然语言处理操作，从而方便后续的文本挖掘和分析。
2. 数据分析数据库中的数据可能存在大量的潜在信息，通过数据分析可以发现这些信息并提供决策支持。
数据处理与清洗的工作总结
数据处理与清洗的工作总结工作总结——数据处理与清洗一、引言在过去的一年里，我有幸参与了公司的数据处理与清洗工作。
这是一项重要的工作，它直接关系到公司的数据质量和决策的准确性。
通过对数据的整理、筛选和处理，不仅使数据更具可靠性，而且提高了数据的利用价值。
在这篇总结中，我将详细介绍我在数据处理与清洗工作中的经验和心得。
二、数据质量保证数据质量是数据处理与清洗工作的关键环节。
如果数据质量不过关，那么无论后续的分析和应用如何高超，都是建立在脆弱的基础之上。
因此，保证数据质量是数据处理与清洗工作的首要任务。
1. 数据源的选择在数据处理与清洗之前，首先需要明确数据源的选择。
数据源的选择要考虑数据的来源、完整性、真实性以及数据格式的统一性。
在选择数据源时，除了与数据供应方进行充分的沟通和协商外，还要结合工作的实际需求，选择更适合的数据源。
2. 数据清洗的流程与方法数据清洗是数据处理与清洗工作的核心环节之一。
通过数据清洗，可以识别和纠正数据中的错误、缺失、重复等问题，以提高数据质量。
在进行数据清洗时，可以借助一些常用的工具和技术，如数据预处理、去重处理、异常值处理等。
同时，还可以利用数据分析的手段，例如数据可视化、聚类分析、关联规则挖掘等，来帮助我们更好地理解和处理数据。
3. 数据质量的评估与监控数据质量的评估和监控是数据处理与清洗工作的补充环节。
通过对数据质量的评估和监控，可以及时发现和解决数据质量问题，提高数据处理与清洗工作的效率和准确性。
在数据质量评估与监控方面，可以采用一些常用的指标和方法，如完整性、准确性、一致性、可靠性等。
此外，结合数据分析的技术，还可以利用数据可视化和数据挖掘等手段，对数据质量进行更深入的评估和监控。
三、数据处理与清洗的优化数据处理与清洗工作的优化是提高工作效率和准确性的关键。
通过合理的规划和组织，以及科学的方法和技术，可以有效地提高数据处理与清洗的效果。
1. 流程优化在进行数据处理与清洗工作时，需要对工作流程进行合理的规划和组织。
如何进行数据预处理和清洗
如何进行数据预处理和清洗数据预处理和清洗是数据分析中一个不可或缺的环节。
在实际应用中，原始数据往往存在噪声、缺失值、异常值等问题，这些问题会影响后续的数据分析和建模结果。
因此，进行数据预处理和清洗是为了减少这些问题的影响，提高数据的质量。
本文将介绍数据预处理和清洗的基本概念、常见方法和注意事项。
一、数据预处理的概念和目的数据预处理是指在进行数据分析之前对原始数据进行处理，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约等过程。
其目的是为了提高数据的质量和适应分析的需求。
1. 数据清洗：这是数据预处理的第一步，主要是对原始数据中的噪声、错误、缺失值等进行处理。
常见的清洗方法包括删除重复数据、修复错误数据和填补缺失值等。
2. 数据集成：当原始数据存在多个数据源时，需要对其进行集成。
这包括数据合并、数据拆分等操作，以便于后续的分析和建模。
3. 数据变换：数据变换主要是对原始数据进行格式转换、规范化和标准化等操作。
常见的变换包括日期格式转换、单位换算和数值归一化等。
4. 数据归约：当数据集非常庞大时，为了提高分析效率，可以采用数据归约的方法。
常见的归约方法包括维度规约和属性规约等。
二、数据清洗的方法和注意事项数据清洗是数据预处理的重要环节，其目的是提高数据的质量和准确性。
下面介绍几种常见的数据清洗方法和需要注意的事项。
1. 删除重复数据：在数据中可能存在重复记录，这会对后续的分析造成影响。
可以使用去重方法，将重复数据删除，以保证数据的唯一性。
2. 修复错误数据：在原始数据中可能存在错误的记录，例如录入错误、异常值等。
可以通过规则校验、合理的插值方法和异常检测等手段来修复错误数据。
3. 填补缺失值：原始数据中常常存在缺失值，这会对后续的分析造成问题。
可以使用插值方法、均值填补或者建立模型来填补缺失值。
4. 处理异常值：异常值是指与其他数据明显不同的值，可能是输入错误或者是真实存在的特殊情况。
在处理异常值时，需要根据具体情况进行判断和处理，可以删除异常值或者将其进行替换。
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什么是数据处理？数据处理有广义和狭义两种理解，广义的理解，所有的数据采集、存储、加工、分析、挖掘和展示等工作都可以叫做数据处理；而狭义的数据处理仅仅包括从存储的数据中通过提取，筛选出有用数据，对有用数据进行加工的过程，是为数据分析和挖掘的模型所做的数据准备工作。
一般意义上讲的数据处理是狭义的定义，即对数据进行增、删、改、查的操作。
在目前大数据的背景下，我们数据处理工作往往是通过技术手段来实现，比如说利用数据库的处理能力，对数据进行增加、删除、改动、查询等处理。
在实践中，数据处理工作中最大的是对数据进行清洗，即对不清洁的数据进行清洁化的工作，让数据更加规范，让数据的结构更加合理，让数据的含义更加明确，并让数据处在数学模型的可用状态。
数据之“脏”数据的“脏”是一个比喻的说法。
我们把数据记录不规范、格式错误、含义不明确等叫做数据的“脏”，包括几种典型的形式。
（1）数据不规范的情况。
比如姓名，同样是张三，有的地方记录为“张三”，有的地方记录为“张三”，为了让两个字的姓名和三个字的姓名都有相同的长度，中间添加了空格。
这种情况同样发生在地址字段里，比如说“北京”、“北京市”、“北京”，虽然都是指北京，于我们人来讲很容易识别，但对计算机来讲，这三个写法代表着三个不同的值，我们需要通过建立映射关系的方式，将数据记录进行统一。
常见的数据不规范的情况还包括日期格式的问题。
日期格式常见的几种记录方法如下：2015/10/202015-10-202015年10月20日10/20/2015Oct. 20, 2015October 20, 20152015.10.20每个人都有不同的喜好和记录方法，这给计算机识别造成了很大的困难，一个公司的所有数据都应该有一个明确的规定，统一数据的录入格式。
（2）数据不一致的情况数据不一致的情况往往是没有遵循我们单维数据表的原则导致的。
因为同一条信息记录在不同的数据表甚至数据库中，当我们对数据信息进行更改之后，因为没有同时对所有的记录点都做相同的更改而导致的数据不一致的情况。
为了避免这种情况，我们引入了“单维数据表”的概念，强调了公司内部同样一条信息，只能记录在一个地方，当其他地方需要的时候，通过索引查询的方式来保证数据的一致性，在任何数据表中存在其他表中数据来源的时候，都要在查询输出时进行“同步”更新。
数据的一致性虽然技术上比较容易实现，但在企业实践中却有着巨大的难度。
采购部门会录入供应商的信息，而财务部需要向供应商付款，所以也会保留供应商相关的信息数据，而采购部门和财务部分分属不同的职能部门，财务部门也会采集一部分供应商财务相关信息，包括银行信息、账号信息、税务信息、工商信息等，如果发生变化，比如说法人变更、业务变更、企业性质变更等，财务会对其数据进行更新；采购部也会对供应商的信息进行采集并登录相关的信息管理系统。
如果采购的管理信息系统能够同财务所使用的管理信息系统对接且能够把同条信息能够关联或者建立索引关系，则该公司的数据一致性比较容易保障。
但如果两个都采用了不同的系统，就容易导致数据不一致的情况。
而这种情况在大多数公司种都存在，且很严重。
（3）标准不统一的问题我们对一些事物的描述方法需要建立统一的标准，从而让计算机可以有效地对文本数据进行处理。
举一个具体的例子。
比如说导致产品出现质量问题的原因，多数情况下是手工录入的，同样的原因，不同的数据录入的描述会有不同。
同样是因为电压不稳导致的产品质量问题，有人会录入为“电压不稳”，有人会录入为“电流不稳定”，有人录入为“供电问题”，有人录入为“缺少稳压设备”，有人录入为“供电负载异常”。
如果没有统一的规范，我们在统计汇总时会产生上千个导致产品品质问题的原因。
这给数据解读和分析，以及寻找改善措施带来很大的麻烦。
这就需要数据库管理员根据公司的实际情况，将该类原因进行归类，然后设定几个类别，由员工在系统中进行选择，而不是让他们手工录入。
一般情况下，出现最多的前10名原因能够覆盖90%以上的情况，在录入中，先让员工选择，然后留出一个“其它”，当员工选择其它的时候再进行录入，这样就能够有效规范这种数据的录入标准化问题。
根据大多数人的记忆习惯，在经常使用的范围内，一般能够轻松记住7个左右的信息，因此，我们尽可能把这些导致质量的原因找出最常见的7个，对录入数据的人进行培训，他们基本能够记住这7个,特别是在面对教育水平不高的一线工人的时候。
（4）格式不标准的问题所谓的格式不标准的问题是在数据录入时，使用了错误的格式。
比如说，录入日期时，因为格式不规范，计算机不能自动识别为日期格式，出现了各种个样的文本；比如说录入数值时采用的中文字符格式，用了全角字符等，A和Ａ是不同的，1和１是不同的，0和O是不同的等；有些数据格式要求英文逗号分隔而错误地使用了中文的逗号；有些要求使用减号作为连接符，有的使用了下划线或者全角字符的连接符；有些要求使用英文引号，但录入时采用了中文的引号等等。
这种问题比较容易处理，需要信息系统设定相关的数据校验，如果录入不准确，数值录入为全角字符后会被识别为字符，系统弹出数据录入格式错误的警告基本可以解决大部分这样的问题。
（5）附加字段的问题我们在数据清洗的时候，往往需要添加新的字段以便我们数学模型可以直接处理数据。
比如说司龄、年龄等，我们数据库中可能没有直接的字段来记录员工的司龄，我们需要通过入职日期到目前数据采集日期间的差来计算司龄，这就需要添加司龄字段之后，通过入职日期来计算，年龄则通过出生日期来计算。
数据杂质和噪音在外部大数据中因为数据价值密度较低，数据的杂质和噪音很多，需要大量的数据处理工作才能将有价值的数据和信息提炼出来，而企业大数据，特别是内部采集的数据，其价值密度高，几乎所有的数据和信息都是有价值的，其杂质和噪音也会少。
什么是数据杂质呢？所谓的数据杂质就是在数据集中出现了与数据记录本身无关的数据，就如大米中出现了沙子一样，需要在处理数据的过程中，将这部分数据剔除。
比如说录音或者录像数据，本质上上为了记录经营或者管理活动，但在过程中可能因为没有活动发生，但录音和录像还在继续，这部分数据就会成为杂质。
企业生产线上的监控录像，当没有生产时仍然在录像，拿这一部分时段的录像就可以从整体数据中剔除。
就如行车记录仪，当停车时，记录仪检测到汽车已经不动超过10秒钟，录像就暂停，当图像中的画面有动时，则及时启动录像过程，这是一种比较智能的方式在遴选数据的采集和记录。
另外一种数据的来源是数据采集或者记录过程的杂质。
比如说问卷调查，在问卷正式进行之前，编制问卷的人首先要做几遍测试，还会找其他人做个测试，以保证正式发布调研之后能够无差错，这部分的数据也会被调研系统后台记录，这些数据可以称作杂质，在处理调研数据集的时候，需要剔除。
而调研的过程中，有人打开了调研链接，但做到一半就因为其他事情耽搁了，稍后又重新从头开始做该调研，则前面这部分未完成的问卷可以从数据集中作为杂质去除。
数据的杂质其实有很多种，具体数据采集的方式和方法不同，都会有不同类型的数据杂质进入到数据集，数据分析人员需要根据实际情况进行甄别。
什么是数据噪音呢？所谓的数据噪音就是貌似与有用数据集，但仔细查看后并非该数据集该有的数据，或者仔细分析后没有价值的数据，当然也有一部分是我们无法解释其与其他数据差异的数据。
与杂质不同，噪音是貌似相关的数据，但其实价值不大或者根本没有价值。
现在的电商是靠流量和销量说话的时代，特别是天猫和淘宝数据，购买者更加关心卖家的信用。
卖家为了获得消费者更高的关注和购买量，往往采取“刷”信用的方式在提高自己的星级。
对于电商来说，这些“刷”的交易数据，都可以看作是噪音数据，虽然这部分数据对于其它的分析可能非常有价值。
比如说一个订单数据集，在这个数据集中有一部分是内部测试形成的，也有是竞争对手测试形成的，还有可能是消费者测试网站形成的，有的甚至是数据采集机器人后台下单并取消，但是在这个过程中采集相关数据的，这一部分数据就可以看作数据的噪声，并非真正的交易数据。
公司在网上做了一次推广，短期内访问量大幅度上升，其中有部分访问量是竞争对手、品类爱好者、研究人员等进行的测试性或者信息获取性的访问，这部分访问就是我们研究客户访问及转化率的噪音。
什么是数据清洗？所谓的数据清洗就是对原始数据进行规范化的处理，减少数据噪音，消除数据的不一致性，并对某些数据进行加工，以便数据处理软件和数据模型能够直接使用。
数据清洗是数据处理工序之一，目的是提高数据的质量，为数据分析准备有效数据集。
数据清洗的方法有很多，主要与我们所使用的数据处理工具有关系。
比如我们使用MS Excel,我们可以对数据进行查找替换、填充、分列、映射(vlookup)、透视等，如果规律性很强数据量很大的时候，我们还可以采用VBA编程的方式来实现。
其它软件工具的数据清洗方法不一而足，需要熟练掌握对应软件的操作方法。
实践中，数据清洗工作是占用数据分析师时间最长的工作，虽然工作的价值产出很低，耗费大量时间，但这个工作必不可少，主要的原因是数据建表和数据采集过程中质量不高导致的。
如果我们在数据采集、数据存储和数据传输过程中，提高数据的质量，保证数据的有效性，我们数据清洗工作可以大幅度缩减。
而这个过程中，数据采集的方式、方法，以及自动化智能设备的使用是大幅度提高数据质量的关键手段。
要想在数据清洗上节省人工，需要数据系统中加入数据的校验，并制定相关的数据规范，让数据质量在源头录入的时候就是规范的，高质量的，即使是一些用户端口的数据，在录入的时候也要加入校验工作，通过示例的方式提醒用户按照一定的规则来录入。
我们经常见到一些网站在让用户录入姓名时要求用户录入姓和名，但是如果不进行校验，或者提示用户，用户很可能将姓氏录入到名字中，将名字录入到姓氏中，导致未来数据分析的时候存在问题。
比如欧阳峰，如果峰字被录入到姓氏中，系统需要通过后台字典，提示用户——“您确信您姓峰？”，这种提示虽然消弱了用户体验，但对于数据的准确性还是非常有益的，语言上诚恳些，对待客户礼貌些，或者可以获得用户的理解。
如何提高数据清洗速度？根据我们的实践经验，数据清洗工作占我们数据分析师工作量的70%，甚至以上，而且数据质量越差，这个比例越高。
其实提高数据清洗速度最有效的方法就是对数据采集和数据记录的规范性进行有效治理，从源头把控数据质量。
如果数据源头的数据质量不高，数据清洗工作不仅会洗掉脏的数据，甚至还洗掉了某些有价值的数据，导致数据信息量的损失。
程序化方法是提高数据清洗工作效率的有效手段。
我们往往面对的数据集比较大，如果手工一个个检查并清洗，可能需要耗费大量的人工时间。
如果我们能够对数据不规范、不完整或者不相关的数据有较好的分析，总结他们中可能存在的规律性，然后用软件程序自动化完成数据的清洗工作，能够大幅度提升我们数据清洗的效率。