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在大数据时代，数据分析已经成为企业和组织决策的重要工具。
然而，与大数据相关的挑战之一是数据清洗。
大数据分析中的数据清洗问题可能涉及数据质量、数据格式和数据完整性等方面的挑战。
在本文中，我们将探讨大数据分析中常见的数据清洗问题，并提出解决方法。
数据质量是大数据分析中常见的问题之一。
数据质量问题包括数据的准确性、完整性和一致性。
在数据收集和存储过程中，数据可能受到错误、缺失或重复等问题的影响。
为了解决数据质量问题，可以利用数据清洗工具进行数据清洗和验证。
数据清洗工具可以帮助识别和纠正数据质量问题，从而提高数据分析的准确性和可靠性。
另一个常见的数据清洗问题是数据格式的统一化。
在大数据分析中，数据可能来自不同的来源，具有不同的格式和结构。
由于数据格式的不一致性，数据分析人员需要花费大量的时间和精力来处理数据格式的问题。
为了解决数据格式的不一致性，可以使用数据清洗工具和技术来对数据进行格式化和转换。
数据清洗工具可以帮助将不同格式的数据转换为统一的格式，从而方便数据分析和处理。
此外，数据完整性也是大数据分析中常见的问题之一。
数据完整性问题包括数据的缺失和不完整。
在大数据分析过程中，数据可能存在缺失值或不完整的记录，从而影响数据分析的结果。
为了解决数据完整性问题，可以利用数据清洗工具和技术来填补缺失值和完善数据记录。
数据清洗工具可以帮助识别和处理缺失值，从而提高数据的完整性和可用性。
在实际的数据清洗过程中，需要采取一系列的方法和步骤来解决数据清洗问题。
首先，可以通过数据探索和分析工具来识别数据质量、格式和完整性问题。
其次，可以利用数据清洗工具和技术来对数据进行清洗和验证。
最后，可以通过数据的标准化和转换来统一数据格式和结构。
通过这些方法和步骤，可以有效地解决大数据分析中常见的数据清洗问题，从而提高数据分析的准确性和可靠性。
总的来说，数据清洗是大数据分析过程中不可忽视的重要环节。
数据清洗问题可能涉及数据质量、数据格式和数据完整性等方面的挑战。
大数据的发展趋势及存在的问题一、大数据的发展趋势1. 大数据的定义和特点大数据指的是规模巨大、类型繁多的信息资源，这些信息资源可以来自于各种来源，包括但不限于社交媒体、传感器、移动设备和互联网。
大数据具有三大特点，即“3V”：数据量大（Volume）、数据类型多样（Variety）、数据处理速度快（Velocity）。
2. 发展趋势随着互联网、移动互联网、物联网和人工智能等技术的快速发展，大数据的应用场景也变得越来越广泛。
在商业领域，大数据被广泛应用于市场营销、风险管理、客户服务和产品创新等方面。
在政府领域，大数据被用于城市管理、健康管理、环境保护等方面。
在科研领域，大数据被用于天文学、气象学、地质学等方面。
可以预见，未来大数据的应用场景将会更加多样化和深入化。
3. 技术发展趋势随着人工智能、云计算和物联网等技术的快速发展，大数据技术也在不断进化。
未来，大数据技术将更加智能化、自动化和实时化。
大数据评台也将更加开放和标准化，使得大数据应用的门槛降低，更多的行业和企业可以受益于大数据技术。
二、大数据存在的问题1. 数据安全和隐私保护随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护问题日益突出。
大数据的采集、存储、传输和处理过程中存在着数据泄露、数据篡改和数据滥用等风险。
个人隐私数据被滥用的现象也时有发生，造成了社会不良影响。
如何加强大数据的安全性和隐私保护是当前急需解决的问题。
2. 数据质量问题在大数据时代，数据质量直接影响着数据分析的结果和决策的准确性。
然而，由于大数据的复杂性和多样性，数据质量问题也日益严重。
数据来源的不确定性、数据重复和数据冗余等现象都会影响数据的质量，进而影响数据分析的准确性。
如何提高大数据的质量也是当前亟待解决的问题。
3. 治理和规范问题在大数据时代，数据的规模和复杂性使得数据治理和规范变得异常困难。
大数据的采集、存储、处理和分析需要有一套科学的规范和治理机制来进行指导和监管。
然而，目前的大数据治理和规范工作还存在一定的滞后性，如何更加科学地进行大数据治理和规范也是当前需要解决的问题。
数据清洗与整理的效果评估与质量控制分析引言：随着大数据时代的到来，数据成为企业决策的重要依据。
然而，海量的数据往往存在质量问题，因此数据清洗与整理成为了不可或缺的环节。
本文将探讨数据清洗与整理的效果评估与质量控制分析，以帮助企业提高数据的准确性和可靠性。
一、数据清洗的目的及方法数据清洗是指检查、修改和删除数据中存在的错误、不完整、不一致、重复或无关信息的过程。
数据清洗的目的是提高数据的准确性和一致性，从而为后续分析和挖掘提供可靠的基础。
数据清洗的方法包括数据转换、数据修复和数据过滤等。
1. 数据转换：通过将数据进行格式化、标准化和规范化，使得数据结构更加统一。
这一步骤可以消除数据中的冗余和不一致性，提高数据的可比性和可分析性。
2. 数据修复：当数据中存在错误或缺失时，需要对其进行修复。
通过使用插值、回归或删除异常值等方法，可以恢复数据的完整性和可靠性。
3. 数据过滤：在数据清洗过程中，我们还需要将一些无关信息或异常数据进行过滤。
通过定义合适的规则和过滤条件，可以排除数据中的噪声和异常值，提高数据的质量。
二、数据清洗的效果评估数据清洗是一个重要且复杂的过程，因此需要对清洗结果进行评估，以验证其有效性和准确性。
1. 数据准确性评估：评估清洗后数据的准确性是评估效果的重要指标之一。
可以通过与参考数据进行对比，计算数据的误差率或相似度，来衡量清洗效果的好坏。
2. 数据一致性评估：数据一致性是指清洗后数据的内部一致性和逻辑一致性。
可以通过检查数据的逻辑关系和规则约束，来评估清洗结果的一致性。
3. 数据完整性评估：数据完整性是指数据是否完整、齐全和可信。
可以通过检查数据中的缺失值和异常值的比例和分布，来评估清洗结果的完整性。
三、数据整理的质量控制分析数据整理是指将清洗后的数据进行整合和重构的过程。
在整理过程中，需要注意数据的质量控制，以确保最终的数据结果满足分析和挖掘的需求。
1. 数据合并：在数据整理过程中，往往需要合并多个数据源的数据。
在当今数字化时代，大数据分析已经成为了企业和组织获取洞察力和优化决策的重要手段。
然而，要想进行有效的大数据分析，首先就需要进行数据清洗。
数据清洗是指对原始数据进行处理和整理，以确保数据的准确性和完整性，为后续的分析和建模工作提供可靠的基础。
在大数据分析中，常见的数据清洗问题包括缺失值处理、异常值处理、重复值处理、数据格式转换等。
本文将对这些常见的数据清洗问题及其解决方法进行介绍和讨论。
缺失值处理是数据清洗中的重要环节。
在实际的数据收集和整理过程中，常常会出现一些数据缺失的情况。
比如某个字段没有被填写、某个时间段没有数据等。
缺失值会影响后续分析的准确性和可信度，因此需要进行处理。
常见的缺失值处理方法包括删除缺失值、填充缺失值和插值法。
删除缺失值是最简单粗暴的方法，但可能会丢失大量数据信息；填充缺失值则是利用统计量（如均值、中位数）填充缺失值，但会引入一定的偏差；插值法则是根据已有数据进行插值计算，填充缺失值。
不同的方法适用于不同的数据情况，需要根据具体情况进行选择和应用。
异常值处理是数据清洗中的另一个重要环节。
异常值（Outlier）是指与大多数观测值不一致的观测值，可能是由于测量误差、数据录入错误、设备故障等原因导致。
异常值的存在会影响数据分布和统计分析结果，因此需要进行处理。
常见的异常值处理方法包括删除异常值、修正异常值和将异常值作为缺失值处理。
删除异常值会影响样本的完整性和代表性；修正异常值则是通过一些统计方法（如3σ原则、箱线图等）对异常值进行修正；将异常值作为缺失值处理则是把异常值当作缺失值进行处理。
在处理异常值时，需要考虑异常值的原因和影响，以及对后续分析的影响，选择合适的方法进行处理。
重复值处理是数据清洗中的又一个重要环节。
在实际的数据收集和整理过程中，常常会出现一些数据重复的情况。
数据重复会影响后续分析的结果，因此需要进行处理。
常见的重复值处理方法包括删除重复值和合并重复值。
删除重复值是指直接删除重复的观测值，以确保数据的唯一性；合并重复值则是将重复的观测值进行合并，以保留不同观测值的信息。
在当今信息爆炸的时代，大数据分析已经成为许多企业和机构的日常工作。
然而，大数据分析过程中常常面临一个基本而又棘手的问题——数据清洗。
数据清洗是指将原始数据进行处理，以便进一步分析和利用。
本文将围绕大数据分析中常见的数据清洗问题及其解决方法展开讨论。
1. 数据缺失数据缺失是大数据分析中最常见的问题之一。
在实际工作中，原始数据中可能存在着许多缺失值，这些缺失值会对分析结果产生不良影响。
解决数据缺失的方法包括：删除缺失值、插值填充、建立模型预测等。
在进行数据清洗时，需要根据实际情况选择合适的方法来处理缺失值，以保证数据的完整性和准确性。
2. 数据重复数据重复是另一个常见的数据清洗问题。
在大数据集中，往往会出现重复记录的情况，这些重复记录会导致分析结果产生偏差。
解决数据重复的方法包括：利用数据库的去重功能、编写程序进行去重、使用数据清洗工具等。
在清洗数据时，需要及时发现并去除重复记录，以确保分析结果的准确性和可靠性。
3. 数据格式不一致在大数据分析过程中，常常会遇到数据格式不一致的情况。
比如，日期格式不统一、数值类型不一致等。
这些不一致的数据格式会给后续的分析工作带来困难。
解决数据格式不一致的方法包括：统一日期格式、转换数据类型、规范数据格式等。
在进行数据清洗时，需要对数据格式进行规范化处理，以便后续的分析工作顺利进行。
4. 异常值处理在原始数据中，常常会存在一些异常值，这些异常值可能是由于数据采集或录入过程中的误差导致的。
异常值会对分析结果产生误导，因此需要进行及时处理。
解决异常值的方法包括：删除异常值、替换为合理值、进行异常值分析等。
在进行数据清洗时，需要对异常值进行识别和处理，以确保分析结果的准确性和可靠性。
5. 数据一致性在大数据分析中，不同数据源之间的一致性常常是一个难题。
不同数据源的数据格式、数据字段、数据标准等可能存在差异，这会给数据整合和分析带来困难。
解决数据一致性的方法包括：建立数据标准、进行数据匹配、利用数据清洗工具等。
在当前大数据时代，数据成为了企业决策和发展的关键资源。
然而，随着数据量的日益增长，数据质量和准确性却成为了一个严峻的挑战。
大数据分析中常见的数据清洗问题是什么？又该如何解决呢？本文将从数据质量、数据重复和数据缺失等方面进行探讨。
数据质量是数据清洗中最常见的问题之一。
数据质量问题包括数据的准确性、完整性、一致性和及时性。
准确性是指数据是否真实、可靠，完整性是指数据是否完整无缺失，一致性是指同一类数据是否符合一致的规范，及时性是指数据是否及时更新。
解决数据质量问题的方法包括数据验证、数据校验、数据统一标准和数据清洗等。
数据验证是指验证数据的准确性和可靠性，可以通过比对数据源、数据模型和数据结果来进行验证。
数据校验是指通过数据规则和约束条件对数据进行校验，比如对数据的格式、范围、长度等进行校验。
数据统一标准是指建立统一的数据标准和规范，对数据进行统一的格式化和规范化处理。
数据清洗是指通过数据去重、数据合并、数据转换等方式对数据进行清洗，以保证数据的质量和准确性。
另外，数据重复也是数据清洗中常见的问题之一。
数据重复是指数据库中存在相同或相似的重复数据记录，会影响数据的分析和决策。
解决数据重复问题的方法包括数据去重、数据合并和数据匹配等。
数据去重是指对数据进行去重操作，去除重复数据记录。
数据合并是指对数据进行合并操作，将相同或相似的数据记录进行合并。
数据匹配是指通过数据匹配算法对数据进行匹配，将相同或相似的数据记录进行匹配。
此外，数据缺失也是数据清洗中常见的问题之一。
数据缺失是指数据库中存在缺失的数据记录，会影响数据的分析和决策。
解决数据缺失问题的方法包括数据填充、数据插补和数据估计等。
数据填充是指对缺失的数据记录进行填充，可以使用平均值、中位数、众数等进行填充。
数据插补是指对缺失的数据记录进行插补，可以使用插值方法进行插补。
数据估计是指对缺失的数据记录进行估计，可以使用回归分析、聚类分析等进行估计。
综上所述，大数据分析中常见的数据清洗问题包括数据质量、数据重复和数据缺失等，解决这些问题的方法包括数据验证、数据校验、数据统一标准、数据清洗、数据去重、数据合并、数据匹配、数据填充、数据插补、数据估计等。
数据清洗的管理方法【摘要】数据清洗是数据管理中至关重要的一环。
本文将从制定清洗标准、建立数据质量监控机制、选择合适的工具和技术、制定数据清洗流程以及培训清洗人员等方面详细介绍数据清洗的管理方法。
有效的数据清洗管理对数据分析至关重要，持续改进清洗流程和方法可以提高数据质量，清洗人员的专业能力和素质也很重要。
通过本文的介绍，读者将能够了解如何有效地管理和清洗数据，从而提高数据的准确性和可信度，为后续的数据分析工作奠定良好的基础。
数据清洗不仅是一个简单的环节，更是保证数据质量和分析结果准确性的关键步骤。
【关键词】数据清洗、管理方法、制定清洗标准、数据质量监控、工具和技术、数据清洗流程、培训清洗人员、数据分析、持续改进、专业能力、素质。
1. 引言1.1 数据清洗的管理方法数据清洗是数据分析过程中至关重要的一环，其管理方法直接影响数据分析结果的准确性和可靠性。
有效的数据清洗管理能够帮助机构和企业更好地理解和利用数据，从而提高决策的准确性和效率。
数据清洗的管理方法主要包括制定清洗标准、建立数据质量监控机制、选择合适的工具和技术、制定数据清洗流程和培训清洗人员等方面。
通过科学合理地进行数据清洗管理，可以有效提高数据质量，为数据分析提供可靠的基础。
在当前大数据时代，数据清洗的管理方法尤为重要，只有通过规范和有效的管理措施，才能确保数据分析结果的有效性和准确性。
为了更好地利用数据进行决策和发展，机构和企业需要重视数据清洗的管理方法，持续改进清洗流程和方法，培养和提升清洗人员的专业能力和素质，从而确保数据分析的质量和效果。
2. 正文2.1 制定清洗标准制定清洗标准是数据清洗管理的重要环节之一。
清洗标准是指对数据进行清洗时所遵循的规范和要求，它可以帮助清洗人员清晰地了解应该如何处理数据，避免因个人主观因素导致数据清洗结果不一致或不准确的情况发生。
制定清洗标准的第一步是明确清洗的目的和范围。
清洗的目的可能是去除数据中的错误或异常值，也可能是统一数据格式或命名规范。
数据清洗与整理中的数据归一化与标准化分析数据的归一化与标准化是数据清洗与整理中至关重要的一环。
在大数据时代，数据来源多样，格式各异，质量参差不齐。
为了使得数据能够被准确地分析和应用，我们需要对数据进行归一化与标准化处理。
一、数据归一化数据归一化是指将具有不同量纲的数据转化为同一量纲下的数据。
在数据清洗与整理中，数据归一化能够有效消除数据之间的量纲差异，使得数据具有可比性，在后续的数据分析中更加准确。
其中常用的数据归一化方法有最小-最大归一化和z-score归一化两种方式。
最小-最大归一化方法通过对数据进行线性变换，将数据缩放到[0,1]的范围内。
公式如下：x' = (x - min(x)) / (max(x) - min(x))其中x'为归一化后的数据，x为原始数据，min(x)和max(x)分别代表原始数据x的最小值和最大值。
这种方式适用于数据分布没有明显边界的情况，能够保留数据的原始分布特性。
z-score归一化方法通过对数据进行平移和缩放，使得数据的均值为0，标准差为1。
公式如下：x' = (x - mean(x)) / std(x)其中x'为归一化后的数据，x为原始数据，mean(x)和std(x)分别代表原始数据x的均值和标准差。
这种方式适用于数据分布有明显边界的情况，能够将数据集中在均值附近。
二、数据标准化数据标准化是指使得数据呈现标准正态分布的过程。
在数据清洗与整理中，数据标准化能够有效消除数据的偏斜性，保证数据的稳定性和可靠性。
常用的数据标准化方法有log函数转换和Box-Cox变换。
log函数转换将原始数据进行对数变换，处理后的数据呈现出近似正态分布。
对于右偏数据，log函数转换能够减小极端值的影响，提高数据的稳定性。
Box-Cox变换是一种参数化的数据标准化方法，在数据的正态性检验不合格时，可以通过Box-Cox变换将数据转化为近似正态分布。
Box-Cox变换的基本公式为：y = (x^lambda - 1) / lambda其中x为原始数据，y为变换后的数据，lambda为转换参数，通过最大化对数似然函数的方法获得。
如何优化数据清洗与整理的效率与准确率数据清洗和整理是数据分析的前提和基础步骤。
在大数据时代，如何优化数据清洗与整理的效率与准确率成为了一个亟待解决的问题。
本文将从数据收集、预处理、规范化和自动化四个方面阐述如何提高数据清洗与整理的效率与准确率。
一、数据收集数据清洗与整理的效率与准确率的重要性源于数据收集的质量。
在数据收集阶段，需要确保数据来源可靠，减少数据异常和错误的出现。
为了达到这一目标，可以采取以下几个措施：1.规范数据输入要求：建立数据输入规范，并向数据提供者明确要求，确保数据的格式和内容符合预期。
2.数据采集工具的选择：使用专业的数据采集工具可以降低数据输入错误率，提高数据质量。
3.数据来源的验证：对于非结构化数据，通过多个渠道收集数据，进行验证和比对，避免单一渠道造成的偏差和错误。
二、预处理预处理是数据清洗与整理中的关键一环。
通过合理的数据预处理，可以提高后续分析的效果和准确度。
以下是提高预处理效率与准确率的几个建议：1.数据去重：在收集到大量数据时，可能存在部分重复的数据。
通过去重操作可以减少冗余数据，提高分析效率。
2.缺失值处理：处理缺失值是数据预处理中的一项重要任务。
可以采取插值、删除或通过其他变量推算等方式处理缺失值问题。
3.异常值处理：异常值对数据分析结果的准确性和可靠性有很大影响。
在预处理过程中，对异常值进行处理，可以提高数据的准确度。
三、规范化数据清洗与整理的效率与准确率还需要通过规范化来提高。
规范化是将数据转化为统一的格式和标准，使得数据可以更好地进行分析和应用。
1.数据标准化：数据标准化是将数据转化为统一的计量单位，以便进行比较和分析。
通过将不同数据单位的数据进行转换，提高了数据的可比性和准确度。
2.数据格式规范：对于不同来源和格式的数据，需要进行统一的格式规范化处理。
比如日期格式的统一、数字格式的规范化等。
3.数据命名规范：在进行数据整理时，给予数据合适的命名是一个非常重要的环节。
(完整版)数据清洗规则标题：(完整版)数据清洗规则引言概述：数据清洗是数据处理过程中至关重要的一环，它涉及到数据质量的保障和数据分析结果的准确性。
数据清洗规则是指在清洗数据时所遵循的一系列规则和标准，以确保数据清洗的有效性和可靠性。
本文将详细介绍数据清洗规则的完整版，匡助读者更好地理解和应用数据清洗规则。
一、数据采集阶段的清洗规则：1.1 确保数据的完整性：在数据采集阶段，要确保采集到的数据是完整的，没有遗漏或者缺失。
1.2 格式统一：对于不同来源的数据，要统一其格式，以便后续的数据处理和分析。
1.3 去除重复数据：在数据采集时，要及时去除重复的数据，以避免对后续分析结果的影响。
二、数据清洗阶段的规则：2.1 缺失值处理：对于数据中的缺失值，可以选择删除、填充或者插值等方法进行处理。
2.2 异常值处理：识别并处理数据中的异常值，可以采用剔除或者替换等方法进行处理。
2.3 数据转换：对数据进行标准化、归一化或者离散化等处理，以便后续的数据分析和建模。
三、数据整合阶段的规则：3.1 数据匹配：将不同数据源的数据进行匹配，确保数据的一致性和准确性。
3.2 数据合并：将多个数据源的数据进行合并，以便进行更全面的数据分析和挖掘。
3.3 数据筛选：对合并后的数据进行筛选，去除无效或者冗余的数据，提高数据的质量和可用性。
四、数据转换阶段的规则：4.1 数据标准化：将数据转换为统一的标准格式，便于不同系统之间的数据交换和共享。
4.2 数据聚合：将大量数据进行聚合处理，以便进行更高层次的数据分析和挖掘。
4.3 数据降维：对数据进行降维处理，减少数据的复杂度和冗余度，提高数据处理和分析的效率。
五、数据验证阶段的规则：5.1 数据一致性检查：对数据进行一致性检查，确保数据在整个清洗过程中的一致性和准确性。
5.2 数据可视化：通过数据可视化的方式展示清洗后的数据，便于对数据进行更直观的理解和分析。
5.3 数据质量评估：对清洗后的数据进行质量评估，评估数据的完整性、准确性和一致性等指标，以确保数据的质量满足需求。
日期：2015-10-10 文章来源：国研网文章录入：李金金[ 关闭 ]海量数据的不断剧增形成大数据时代的显著特征。
而大数据的生产和交易的重要前提之一是数据的清洗。
目前，我国已经形成了基本的数据清洗产业格局，但因各自利益的追求，导致仍存在不少问题。
因此，我国未来应重点强化数据清洗环节的规范和标准，推动大数据产业的健康发展。
海量数据不断剧增是未来的发展趋势在席卷全球的信息化浪潮中，互联网、移动互联网、云计算、物联网等技术迅猛发展、加速创新，其中积淀的数据爆炸式增长，成为重要的生产要素和社会财富，堪称信息时代的矿产和石油。
据预测，中国2015年可能突破10EB数据保有量，且每两年会翻一番。
针对这种史无前例的数据洪流，如何挖掘信息时代的“数字石油”，将大数据转换为大智慧、大市场和大生态，是我们这个时代的历史机遇。
2015年6月24日，国务院常务会议通过的《互联网+”行动指南意见》明确提出，要加强新一代信息基础设施建设和云计算、大数据的应用。
此外，根据中国信息通信研究院(原工信部电信研究院)6月21日发布的《中国大数据发展调查报告》，2014年我国大数据市场规模达到84亿元人民币，预计2015年将达到115.9亿元人民币，增速为38%。
大数据交易显现出对数据清洗的迫切需求大数据已经渗透到各个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
数据的来源主要有政府数据、行业数据、企业数据和从数据交易所交换的数据。
在数据交易方面，2014年2月20日，国内首个面向数据交易的产业组织——中关村大数据交易产业联盟成立。
同时成立的中关村数海大数据交易平台是国内首个重点面向大数据的数据交易服务平台，目前有1203家数据提供商。
2015年4月14日，全国首家以大数据命名的交易所，即贵阳大数据交易所正式挂牌成立，并在当日成功完成了首笔数据交易。
值得注意的是，贵阳大数据交易所交易的并不是底层数据，而是基于底层数据，通过数据的清洗、分析、建模、可视化出来的结果。
而采取这一过程的目的，就是为了解决数据交易和使用过程中保护隐私及数据所有权的问题。
以传统方式构建的基本架构对数据进行清洗大数据必须经过清洗、分析、建模、可视化才能体现其潜在的价值。
然而，由于网民数量的增加、业务应用的多样化和社交网络的繁荣，单个文件(比如日志文件、音视频文件等)变得越来越大，硬盘的读取速度和文件的存储成本越来越显得捉襟见肘。
与此同时，政府、银行和保险公司等内部存在海量的非结构化、不规则的数据；而只有将这些数据采集并清洗为结构化、规则的数据，才能提高公司决策支撑能力和政府决策服务水平，使之发挥应有的作用。
因此，目前的数据清洗主要是将数据划分为结构化数据和非结构化数据，分别采用传统的数据提取、转换、加载(ETL)工具和分布式并行处理来实现。
其总体架构如图1所示。
图1 大数据清洗总体架构具体来讲，结构化数据可以存储在传统的关系型数据库中。
关系型数据库在处理事务、及时响应、保证数据的一致性方面有天然的优势。
非结构化数据可以存储在新型的分布式存储中，比如Hadoop的HDFS。
分布式存储在系统的横向扩展性、降低存储成本、提高文件读取速度方面有着独特的优势。
此外，就是结构化数据和非结构化数据之间的数据迁移。
如果要将传统结构化数据，例如关系型数据库中的数据导入到分布式存储中，可以利用sqoop等工具，先将关系型数据库(mysql、postgresql等)的表结构导入分布式数据库(Hive)，然后再向分布式数据库的表中导入结构化数据。
对不同质量的原数据进行分类以适应清洗工作数据清洗在汇聚多个维度、多个来源、多种结构的数据之后，就可以对数据进行抽取、转换和集成加载。
在这个过程中，除了更正、修复系统中的一些错误数据之外，更多的是对数据进行归并整理，并储存到新的存储介质中。
其中，分清和掌握数据的质量至关重要。
常见的数据质量问题可以根据数据源的多少和所属层次(定义Scheme层和实例sample层)分为四类。
第一类，单数据源定义层：违背字段约束条件(比如日期出现1月0日)、字段属性依赖冲突(比如两条记录描述同一个人的某一个属性，但数值不一致)、违反唯一性(同一个主键ID出现了多次)。
第二类，单数据源实例层：单个属性值含有过多信息、拼写错误、空白值、噪音数据、数据重复、过时数据等。
第三类，多数据源的定义层：同一个实体的不同称呼(比如冰心和谢婉莹，用笔名还是用真名)、同一种属性的不同定义(比如字段长度定义不一致、字段类型不一致等)。
第四类，多数据源的实例层：数据的维度、粒度不一致(比如有的按GB记录存储量，有的按TB记录存储量；有的按照年度统计，有的按照月份统计)、数据重复、拼写错误。
除此之外，还有在数据处理过程中产生的“二次数据”，其中也会有噪声、重复或错误的情况。
数据的调整和清洗也会涉及到格式、测量单位和数据标准化与归一化的相关事情，以致对实验结果产生比较大的影响。
通常这类问题可以归结为不确定性。
不确定性有两方面内涵，包括各数据点自身存在的不确定性，以及数据点属性值的不确定性。
前者可用概率描述，后者有多重描述方式，如描述属性值的概率密度函数，以方差为代表的统计值等。
对不同质量类型的数据采用不同的清洗方法针对以上数据质量中普遍存在的空缺值、噪音值和不一致数据的情况，可以采用人工检测、统计学方法、聚类、分类、基于距离的方法、关联规则等方法来实现数据清洗。
以往的人工检测方法不但要花费大量的人力、物力和时间，也会在数据清洗过程中产生很多衍生错误。
最近，可视化作为一种有效的展示手段和交互手段，可以用来提高数据错误识别和清理的效率，如图2所示。
图2 可视化方法直接影响数据质量的探究图2中，a为社交网络图，无法显示任何数据异常；b为关联矩阵图，可以显示源数据的内部结构，但不利于寻找错误；c将源数据按照矩阵视图重排，比较容易发现矩阵右下角的数据缺失。
其他方法的优劣对比如表1所示。
表1 数据清洗方法的对比根据缺陷数据类型分类，可以将数据清洗分为异常记录检测和重复记录检测两个核心问题。
异常记录检测。
包括解决空值、错误值和不一致数据的方法。
对于空值的处理，一般采用估算方法，例如采用均值、众数、最大值、最小值、中位数填充。
但估值方法会引入误差，如果空值较多，会使结果偏离较大。
对于错误值的处理，通常采用统计方法来处理，例如偏差分析、回归方程、正态分布等，也可以通过简单规则库检查数值范围或基于属性的约束关系来识别错误。
对于不一致数据的处理，主要体现为数据不满足完整性约束。
可以通过分析数据字典、元数据等，还可梳理数据之间的关系，并进行修正。
不一致数据往往是因为缺乏一套数据标准而产生的，也与有关部门不贯彻落实相关标准有一定关系。
重复数据的检测。
其算法可以细分为基于字段匹配的算法、递归的字段匹配算法、Smith Waterman算法、基于编辑距离的字段匹配算法和改进余弦相似度函数。
这些细分算法的对比如表2所示。
表2 重复数据的检测算法对比通过内容限制和方法改进应对数据清洗面临的挑战随着信息量的飞速增长和智慧工具的不断涌现，无关、重复、错误，甚至拟人的信息也将随之增长，给大数据的清洗带来极大的挑战。
例如，由于人工智能技术，尤其是深度学习技术的迅速发展，机器人发帖、聊天、发微博、抢票等现象司空见惯，如微软“小冰”和聊天机器人“wbot”在微博上频繁互动等。
目前，判断社交对象是否是人类已经成为图灵测试的范畴。
而如何区分数据是否是人类产生的，如何将机器人产生的数据清洗出去，将对用户轨迹跟踪、网络舆情分析、生成用户画像等方面产生重大影响。
针对以上问题，目前可以从两个方面对数据进行处理。
第一，限制内容产生。
例如，可通过微博的实名制、论坛签到制、发帖验证码、网络爬虫的Robots协议等来完成。
然而，随着模式识别技术的快速发展，普通的验证码已经难以屏蔽机器人自动识别验证码并进行填写的情况。
因此，验证码也朝着日趋复杂的方向发展。
例如12306使用一组近似图片，需要用户选出多个正确答案才能进行购票。
第二，改进数据清洗方法。
依托行业规则和技术特征对机器人产生的数据进行清洗。
例如，基于主流搜索引擎会在用户代理中留下其特定关键字、网络爬虫一般会用HEAD发起请求等特征，可通过识别相应关键字、只保留GET请求等方法，过滤掉机器人产生的数据。
此外，也可以根据用户发帖时间、频率、IP地址等进行数据建模，利用机器学习和数据挖掘的方法过滤掉机器人产生的内容。
我国数据清洗已形成基本产业格局在大数据时代，数据正在成为一种生产资料，成为一种稀有资产和新兴产业。
大数据产业已提升到国家战略的高度，随着创新驱动发展战略的实施，逐步带动产业链上下游，形成万众创新的大数据产业生态环境。
数据清洗属于大数据产业链中关键的一环，可以从文本、语音、视频和地理信息对数据清洗产业进行细分。
文本清洗领域。
主要基于自然语言处理技术，通过分词、语料标注、字典构建等技术，从结构化、非结构化数据中提取有效信息，提高数据加工的效率。
除去国内传统的搜索引擎公司，例如百度、搜狗、360等，该领域代表公司有：拓尔思、中科点击、任子行、海量等。
语音数据加工领域。
主要是基于语音信号的特征提取，利用隐马尔可夫模型等算法进行模式匹配，对音频进行加工处理。
该领域国内的代表公司有：科大讯飞、中科信利、云知声、捷通华声等。
视频图像处理领域。
主要是基于图像获取、边缘识别、图像分割、特征提取等环节，实现人脸识别、车牌标注、医学分析等实际应用。
该领域国内的代表公司有：Face++、五谷图像、亮风台等。
地理信息处理领域。
主要是基于栅格图像和矢量图像，对地理信息数据进行加工，实现可视化展现、区域识别、地点标注等应用。
该领域国内的代表公司有：高德、四维图新、天下图等。
强化数据清洗环节的规范和标准推动产业发展据统计，数据清洗在大数据开发过程占用的时间比例高达60%以上。
加快数据的标准化建设，减少数据清洗过程中的成本开销，已经成为我国大数据产业必须跨越的一道障碍。
第一，加快跨行业的数据标准统筹制定。
行业的垂直建设，形成了多个行业之间、甚至一个行业的多个部门之间条块分割的数据资源。
海量数据以各种形式分散于各行业、各部门，存在同类数据反复采集、数据标准和统计口径不统一等问题，给大数据开发带来了极大的挑战。
因此，目前亟需制定跨行业的数据标准，规范数据的采集、录入、传输、处理等过程，加快海量数据的融合创新。
第二，贯彻数据方面的国家和行业标准。
在一些行业，已经建立了数据录入、统计等国家和行业标准，对数据字典进行了规范。
然而，很多企业为了维护自己的市场额度，开发自定义的程序应用和数据传输接口，在后期系统维护费用高企的同时，也给数据清洗带来了额外的负担。
对此，有关管理部门应加强数据方面国标和行标的落实力度。
