浅析数据清洗
摘要：本文主要对数据清洗问题进行综述。给出数据清洗的定义和对象，简单介绍了数据清洗的基本原理和数据清洗的过程，针对不同清洗对象的数据清理方法，清洗后数据的评价要求；并对今后数据清洗的研究方向和应用进行展望。
关键词：数据清洗；评价；过程
中图分类号：tp274
随着计算机技术的快速发展，网络技术及数据库技术的普及，我们能够很快拥有海量数据，但是，如何从这些海量数据中得到对我们决策有价值的信息，数据挖掘技术应运而生，为了保证数据挖掘能够达到预期的效果，在进行数据挖掘之前，必须对数据仓库/数据库中的数据源进行必要的清洗。
1 数据清洗的概念
数据清洗（data cleaning/data scrubbing），是在数据仓库/数据库中去除冗余、清除噪音、消除错误和不一致数据的过程。数据清洗并不是简单地选取优质数据，它同时还涉及到对原有数据的删除、添加、分解或重组等。
2 数据清洗的对象
数据清洗的任务是对不满足数据挖掘要求的数据进行清洗，将清洗的结果提交给数据挖掘的下一个环节。根据数据来源不同，数据源分为：
2.1 单数据源。单个数据源的数据质量，主要取决于它的模式设
数据清洗 1.基本概念 数据清洗从名字上也看的出就是把"脏"的"洗掉"，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为"脏数据"。我们要按照一定的规则把"脏数据""洗掉"，这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。 主要类型 残缺数据 这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。 折叠错误数据
这一类错误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、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类，对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题，只能通过写SQL语句的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务系统数据库用SQL 的方式挑出来，交给业务主管部门要求限期修正，修正之后再抽取。 折叠重复数据 对于这一类数据--特别是维表中会出现这种情况--将重复数据记录的所有字段导出来，让客户确认并整理。 数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题，解决问题。对于是否过滤，是否修正一般要求客户确认，对于过滤掉的数据，写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表，在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件，促使他们尽快地修正错误,同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉，对于每个过滤规则认真进行验证，并要用户确认。 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
关键字：工业污垢的清洗方法 工业污垢的清洗，从原理上可分为物理方法和化。学方法两大类。 在靖洗过程中没有新化学物质生成的方沽即为物理清洗法扒严格说它包括借助机械力、声波、热力、光等以及单纯物理溶解的清洗方法。 在清洗过程中有新物质生成的方法为此学清铣法子包括通过酸碱反应、氧化还原反应、配合反应等以除去污垢的方法；也包括借助电化学、酶及微生物等的作用而清洗污垢的方法。 在工业清洗实践中斗人们母惯于把牛切主要借助化学制剂的反应、溶解、乳化、分敞i吸附而清除污垢的方法统称为此学清洗法，把污垢清洗中所用到的化学制剂，笼统称为化学清洗剂。把用以提高清铣敬率、调节清洗液的pH值和泡沫、改变或消除气味和颜色、抑制腐蚀的发生与酸雾的生成、螯合金属离子等添加剂，称为化学清洗的助剂；把机械力、热能、电能、光和声波等作为化学清洗剂作用的强化手段·，也可单独作为物理清洗手段加以应用。 本书将分别讨论各种清洗用的化学制剂及其强化工艺。 常用的工业污垢清除方法有如下几种。 1．机械法 采用擦、铲、研、磨及流体冲刷等方法，是常见的机械除污垢法。 例如，金属表面的腐蚀产物、旧涂层和镀层、无机盐等固体污垢等，常采用机械法清除。 机械法清除污垢有下述几种。 (1)手工工具法常用的手工工具是榔头、锉刀、铲刀、刮刀、钢丝刷与吸尘器等。先用这些工具使固体污垢脱离设备或材料表面i再用毛刷、吸尘器或压缩空气清除。 手工法简便，但劳动强度大，生产效率低，粉尘污染工作环境，清除质量差，一般难于全面彻底地清除。有的边角与狭缝，不便于操作。此法只适用于局部清理，心肝及采用后述的方法不便于实施的场合和部位。 (2)风力与电动工具法采用压缩空气或电能使除污垢器作往复运动或圆周运动，驱动砂轮、刀具、钻头、钢丝刷、敲铲枪与除锈除垢器，对带污垢的表面作冲击或摩擦，以除去垢层。 a．风动砂轮由压缩空气推动叶轮旋转，再驱动主轴，使装在主轴上的砂轮旋转起来，打磨垢层。压缩空气连续进入与排出，使砂轮连续工作。 b．风动钢丝刷用压缩空气驱动钢丝轮，在带污垢的表面摩擦除垢。风动砂轮与钢丝刷的设备简单，使用方便，但是劳动强度比较大，只适用于小面积除垢、除锈操作。 c．风动敲铲枪压缩空气通过手柄，进人锤体内，使固定在锤体上的不同形状的锤端作往复运动，撞击设备或材料表面的垢层，以清除之。压缩空气的压力4—6MPa，往复运动的速度可达1000～3000r／min。锤端有尖形、梅花形与针束—形；适用于比较狭窄表面的清理。图1-4是带梅花形锤端的风动敲铲枪。 d．风动旋转式齿形除垢器由压缩空气驱动齿轮除锈转盘作高速旋转，转盘上有五排齿形片，—齿形片在随转盘转动时不断撞击带污垢的金属表面而除垢。压缩空气压力为5～7MPa，转盘的转速达8000r／min。这种工具操作简便，尤其适用于清除锈垢、旧涂层等。 (3)胶球靖洗对于在管内某些污垢，可用水流把比管子的内径稍大的海绵状的橡胶球送人管内，借橡胶球在管内的挤压和摩擦作用，以清除污垢。[page] (4)喷丸(砂)除垢法喷丸(砂)除垢法的基本原理是利用压缩密訇船铁丸或砂子推人喷丸(砂)管路，再经过喷嘴喷射到带锈垢的金属表面厂撞击垢层和各种污染物，从而达到除垢的目的。 喷丸(砂)除垢法比手工法及上述的风动法的工作效率高，除垢质量好，劳动强度低，而且钢丸撞击金属表面可起一定的表面强化作用。喷丸(砂)后韵金属表面的粗糙度增加，如用于涂刷涂料，
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
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。
县金保工程数据清理实施细则 数据清理工作是“金保工程”的重中之重，数据清理的好坏直接关系 到金保工程上线的成败。结合我县实际情况，为确保我县“金保工程”按 时上线和运行，特制定如下实施细则： 一、总体思路 我县“金保工程”建设要遵循“统一规划、统一标准、一步到位、网络互联、信息共享”的原则和“完整、正确、统一、及时、安全”的总体要求，加 大力度，突出重点，统筹兼顾，全力推进：①以软件公司要求的数据项目为标准，由结算中心提供《单位、个人基本信息排序模板》。对保险单位的统筹区号、老系统单位编号、单位社保登记证号、单位名称、单位类型、单 位状态、参保状态等逐一清理核对，同时对个人的信息进行清理核对。根 据下发的表格对养老、医疗的每一个历史缴费记录进行仔细核对，确认无 误后再填入排序模板基本信息采集项表格中。②将养老、医疗之间的数据 进行比对、核查、校正，形成单位和个人基础信息、养老和医疗统一过度 数据库，同时进行系统未上线前养老、医疗数据同步工作。③系统上线、 数据迁移。系统上线后能否顺利开展工作，主要取决于数据清理的到位不 到位、彻不彻底，取决于基础数据是否真实、准确、规范。 二、目前要开展的工作 (1)根据“金保工程”建设领导小组统一安排部署对“金保工程”建设 过程中对系统内的人、权、物进行统一指挥和调配。承担金保工程规划设计、方案制定和组织实施的重任，加强对县域内金保工程建设的组织、协
调和管理工作，把县人力资源和社会保障系统内的技术人员和业务骨干集 中管理，主动提供各自部门的各项业务流程、工作程序等，参与建设全过 程。 2.2 小组下设数据清理小组：按整合资源，集中清理的原则从医疗保 险、工伤保险、生育保险、社会保险公共业务、失业保险、劳动就业、养 老保险各经办机构抽调专业骨干技术人员，再抽调一部分共益岗人员组成 数据清理小组。为了金保工程上线的准备工作能顺利开展，各经办机构要 明确主要业务骨干及共益岗人员参与上线的各项工作，并将下发的《小组人员及分工联系表》于 6 月 31 日前报信息中心。 三、具体实施阶段 (1)数据清理 时间： 人员：数据清理小组全员 工作内容：数据清理小组根据结算中心提供的《单位、个人基本信息 排序模板》按养老、医疗、就业对参保单位的统筹区号、单位编号、单位 社保登记证号、单位名称、单位类型、单位状态、参保状态等逐一清理核 对，包括补充缺失数据、更正错误数据、剔除冗余数据、调整矛盾数据等， 做到补齐记实，确保数据库信息的完整、有效、无重复参保数据、无历史 垃圾数据，以及数据库信息更新的及时、准确。 要求： 1、基金结算中心在提供单位称时应以单位公章名称为准，另外基金 结算中心要先提供《单位、个人基本信息排序模板》以供其他经办机构进
数据清洗1.基本概念 数据清洗从名字上也看的出就是把"脏"的"洗掉"，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为""。我们要按照一定的规则把"""洗掉"，这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。 主要类型 残缺数据 这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入。 错误数据 这一类错误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直接写入造成的，比如数值数据输成全角数字、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类，对于类似于、数据前后有
不可见字符的问题，只能通过写语句的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务用SQL的方式挑出来，交给业务主管部门要求限期修正，修正之后再抽取。 重复数据 对于这一类数据--特别是维表中会出现这种情况--将重复数据记录的所有字段导出来，让客户确认并整理。 数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题，解决问题。对于是否过滤，是否修正一般要求客户确认，对于过滤掉的数据，写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表，在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件，促使他们尽快地修正错误,同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉，对于每个过滤规则认真进行验证，并要用户确认。 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 类型 在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析;其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。 探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国着名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。
工业清洗的几种清洗方法 一般在工业生产劳动过程中涉及到的清洗都属于工业清洗。 按照清洗精度的要求不同，主要分为一般工业清洗，精密工业清洗和超精密工业清洗三大类。 一般工业清洗包括车辆、轮船、飞机表面的清洗，一般只能去掉比较粗大的污垢； 精密工业清洗包括各种产品加工生产过程中的清洗、各种材料及表面的清洗等，以能够去除微小的污垢粒子为特点； 超精密清洗包括精密工业生产过程中对机械零件、电子元件、光学部件等的超精密清洗，以清除极微小污垢颗粒为目的。 除了按清洗精度要求不同来分，也可以根据清洗方法的不同，分为物理清洗和化学清洗。利用力学、声学、光学、电学、热学的原理，依靠外来能量的作用，如机械摩擦、超声波、负压、高压冲击、紫外线、蒸汽等去除物体表面污垢的方法叫物理清洗；依靠化学反应的作用，利用化学药品或其它溶剂清除物体表面污垢的方法叫化学清洗，如用各种无机或有机酸去除物体表面的锈迹、水垢，用氧化剂去除物体表面的色斑，用杀菌剂、消毒剂杀灭微生物并去除霉斑等。物理清洗和化学清洗都存在着各自的优缺点，又具有很好的互补性。在实际应用过程中，通常都是把两者结合起来使用，以获得更好的清洗效果。 而根据清洗媒介的不同，又可以分为湿式清洗和干式清洗：一般将在液体介质中进行的清洗称为湿式清洗，在介质中进行的清洗称为干式清洗。传统的清洗方式大多为湿式清洗，而人们比较容易理解的干式清洗也就是吸尘器。但近年来，干式清洗发展迅速，如激光清洗、紫外线清洗、等离子清洗、干冰清洗等，在高精尖工业技术领域得到快速发展。近年来，新技术也不断地被应用于清洗技术之中。 随着生物技术的发展，越来越多的酶和微生物在清洗技术中被使用，这利用的是生物化学反应。在空气净化和水处理过程中，活性炭的使用也越来越普及，这利用的是吸附作用。另外，还有电解清洗等。因此，将清洗简单地分为几类，已经不能完全涵盖当前清洗技术飞速发展的现实状况。 温州龙飞清洗剂有限公司是金属表面处理技术集研究、生产、销售、服务为一体的高新科技企业，致力于金属表面清洗和防腐工程，主要经营各种金属表面除油剂、脱脂剂、除锈剂、表调剂、磷化液、退塑脱漆剂、除蜡水、防锈水防锈油、封闭剂、钝化剂、发黑剂、着色剂、化学抛光剂、合成乳化剂、水处理剂等金属表面处理剂，广泛适用于产品的喷塑、喷漆、喷砂、电泳、电镀前的表面处理以及表面终处理，现已涉通用机械零部件、汽摩配件、五金及电工工具、电器电脑、洁具阀门、教学仪器等
【盛唐】JAVA版数据清洗工具操作手册v1.0 文档密级：普通 文档状态：[√ ] 草案 [ ]正式发布 [ ]正在修订
目录 1 系统初始化 (3) 1.1 创建MySQL中间库etl-mid (3) 1.2 修改中间库配置文件conf/mysql.xml (5) 1.2.1 中间库配置文件 (5) 1.3 导入建表脚本conf/etl-mid.sql (5) 2 系统启动 (7) 2.1 启动ETL工具 (7) 3 主界面 (8) 3.1 系统主界面 (8) 3.1.1 主界面介绍 (8) 4 模块功能 (9) 4.1 任务 (9) 4.1.1 任务 (9) 4.1.2 打开配置文件 (9) 4.1.3 配置文件编写指导 (10) 4.1.4 测试数据源（是否可以连接数据库） (11) 4.1.5 执行任务或停止任务 (12) 4.1.6 定时设置 (14) 4.1.7 详细错误日志 (15) 4.2 字典管理 (16) 4.2.1 字典管理主界面 (16) 4.2.2 机构类别管理 (17) 4.2.3 字典管理 (23) 4.2.4 字典子项管理 (25) 4.3 参数配置 (27) 4.4 系统帮助 (28) 4.4.1 系统帮助 (28) 5 常见或重点关注的问题 (29) 5.1 导入字典文本 (29) 5.1.1 格式及编码 (29) 5.2 数据库 (30) 5.2.1 密码 (30)
【盛唐】JAVA版数据清洗工具操作手册v1.0 1系统初始化 1.1创建MySQL中间库etl-mid 1.安装MySQL数据库。 2.安装Navicat Premium数据库管理工具。 图1- 1：安装Navicat Premium 3.创建新连接，操作如图1-2所示。 图1- 2：创建新连接 4.添加数据库连接信息，操作如图1-3所示。
工业污垢的清洗方法 工业污垢的清洗,从原理上可分为物理方法、化学方法和生物清洗三大类。 物理清洗法包括利用力学、声学、光学、电学、热学的原理,依靠外来能量的作用,如机械磨擦、超声波、负压、高压、冲击、紫外线、蒸汽等以及单纯物理溶解的清洗方法去除物体表面的污垢。 在清洗过程中,人们习惯于把主要借助化学制剂的反应、溶解、乳化、分散、吸附而清除污垢的方法统称为化学清洗法,把污垢清洗中所用到的化学制剂,笼统称为化学清洗剂。 生物清洗就是利用酶及微生物等的作用将设备表面附着的油污等污物转化成为无毒无害的水溶性物质的过程。这类清洗剂可将污物如油类和有机物彻底分解,是一种真正意义上的环保型绿色清洗技术。 常用的工业污垢清除方法有以下几种: (1机械法采用擦、铲、研、磨及流体冲刷等方法,是常见的机械除污垢法。 (2热力法利用热能可全有些污垢的物理状态、物理性质发生变化,或引起氧化、燃烧而发生化学变化,从而被清除或变得容易清除。热力法操作简单、成本低,但易使被清洗表面留下炭迹,使薄的金属板变形。它不适用于易燃烧、易变形的材料的清洗。 (3溶剂法利用不同污垢可以均匀地分散在某一种溶剂中,成为分子或离子状态的性质,可以清除固体表面的某些污垢。常用的溶剂有水及各种有机溶剂。用溶剂法简便,如果溶剂选择正确,污垢溶解迅速。 (4表面活性剂清洗法利用表面活性剂的特殊分子结构和所具备的性质,例如其水溶液表面张力低、浸透湿润性发、对油污的乳化性强等,可以清除固体表面的油脂等污垢。在清洗各种油垢时,表面活性剂有显著的优点。其用量小,溶垢的速度大,成本较低,还可以用种种手段强化清洗过程。
(5其它清洗法除上述常用的清洗方法外,还有酸洗除垢法、碱洗除垢法、熔融剂、酶制剂、吸附剂等进行清洗。
数据清洗（时间序列数据TSD（time series Data）需求设计 Data Cleaning Module DCM应该属于DAX的一个模块。 1、数据清洗的目的 原始采集的数据会受到传感器、变送器、信号传输、环境干扰（电磁、潮湿、高热）、人为造假等各种因素的影响，数据中会包含一些受到“污染”的数据。如果直接利用这些数据进行控制、绘图、制表、数据分析、数据挖掘，则不可避免的会影响分析过程和结果，总的来说：低质量的数据无法获得高质量的分析结果。 任何规模的数据在分析以前，有必要对原始数据进行预处理，以使其达到必要的质量，这个过程我们称之为数据清洗。 数据清洗后，一般有两类用途，一是直接用于在线过程控制，二是用于事后分析。 那些数据需要清洗 任何直接采集的数据都需要进行清洗，利用清洗程序对数据处理后，会对数据的各种缺陷进行标记，对发现的有缺陷的数据进行抛弃、估计、修改。 很多工厂由于缺乏数据清洗这个环节，会大大影响过程控制的可靠性。低质量的数据，在事后分析时会带来很大的困难。不少环境监测类的投资，由于缺乏数据质量控制和数据清洗技术，会使投资回报大大降低。 2、通用性设计 常见的原始数据问题 1)数据缺失 2)跳点 3)干扰（白噪声或其它） 4)漂移（线性与非线性） 5)超限 6)滞后造成的时间不同步 7)逻辑缺失（因果关系、相关关系） 8) 数据检验的方法 1)上下限制检验法 2)斜率检验法 3)差值检验法 4)频率检验法 5)时间区间检验法 6)人工数据修正
7)关系检验（因果、相关性） 8) 数据处理的方法 1)删除法 2)补差法 a)取前点 b)均值插补 c)回归插补 d)极大似然估计 3)回归法 4)均值平滑法 5)离群点分析 6)小波去噪 7)人工修改 8) 对时间序列数据的定义 1)源数据序列（Origin TSD）：一般保存人工采集导入和自动测报采集的原始数据，为 确保该类型数据安全，数据设置只读。 2)生产时序数据（Production TSD）：拷贝自源数据，加以校核和清洗。对数据的常规 维护通常在这类序列上进行。 3)衍生时序数据（Derived TSD）：一般是通过一些标准方法计算的统计序列，例如日 月年特征值等。 3、数据处理 数据处理的过程是通过数据计算任务来执行，数据清洗属于计算任务的一部分。 1)用于在线过程控制的计算任务，此类计算任务的执行实时性高，例如AVS，少人无 人值守控制平台，计算任务在常规自控的轮询周期中。一般的刷新率是秒级或毫秒 级。此类计算任务最好在PLC中处理，如无法再PLC中处理，就在上位机进行计算。 进行数据清洗的计算任务，一般属于此类，计算是实时进行。 2)用于事后分析的计算任务，此类计算任务的实时性不高，用途主要是数据分析，例 如各类KPI、周期性的数据整理、各类自定义的计算等等，大数据分析通常也是利 用这些数据。此类数据的计算任务实时性不高，可以在事后按照固定的周期或者条 件进行。 4、数据质量（DQ）的定义： 1)完整性Completeness 完整性指的是数据信息是否存在缺失的状况，数据缺失的情况可能是整个数据记录缺失，也可能是数据中某个字段信息的记录缺失。不完整的数据所能借鉴的价
工业厂房清洗小知识 厂房清洗的意义及作用 随着我国经济的高速发展和人们生活水平的快速提高，建筑物厂房清洗业在我国已引起广泛注意和重视。所有的高层建筑物厂房，由于长期日晒和风吹雨打，以及大气中有害的气体和油烟等污染和化学反应的侵蚀，使得建筑物厂房产生了污垢和风化，既影响了建筑物的美观和市容，又损坏了建筑物。因此，清洗建筑物的外表，不仅美化环境，而且起到了保护建筑物的作用。 厂房污垢的组成和清洗方 高层建筑物厂房的清洗是一项十分复杂的系统工程，为了清洗时有针对性和保护建筑物，首先要分析污垢的成份和结构及污染程度。 1.高层建筑物厂房的污垢组成及建筑物的理化性质 厂房的污垢一般分为三级，一级比一级严重，一级是灰尘；二级是污渍；三级是污垢。通常所说的污垢是三者的总称。 （1）灰尘 灰尘浮沉在空气中和停留在所有的物体表面。灰尘包括浮在空气中的尘，落在物体表面的灰，人体遗留下的毛皮、绒毛、皮屑、细菌、物体表面分散的微粒纤维、砂砾等。这些残留物阻碍物体的反光（光泽），使纤维质地变得晦暗，会散发出霉味，会滋生虫害，损坏建筑表面的材料，对市容、生活环境造成破坏 （2）污渍 污渍由多种成分的灰尘和水的混和物，酸雨痕迹，菌类以及泥浆、染料等渍迹组成。在软、硬表面上都粘染。建筑物是最大污渍粘染表面，故污渍一旦粘染不及时清除，就会常期顽固的留存，使建筑物表面受到严重的污染。 （3）污垢 污垢有油基、水基之分。随着人们生活水平的提高，工业迅速发展，污垢的种类越来越多，成分越来越复杂。污垢的质量远远高于灰尘和污渍。污垢不及时清洗干净就会在建筑物表面留下永存印迹而且失去光采。除以上三种污垢外，对于金属建材而言还有另外一种污垢形式，就是变色。这是金属与水、空气中的某些物质发生化学反应造成的如铁锈、铜绿、金、银、铝的表面氧化变暗等。总之，建筑物所存在的位置、环境不同，污垢的成分和污染程度亦有所不同，有的光滑（如釉面砖）、有的粗糙（如水涮石）、有的易被酸碱腐蚀（如铝合金门窗）、有的易被溶剂溶解（如丙酮可溶解化工涂料）。由于厂房的介质有所不同，所以在清洗厂房前要分析厂房的成分和理化性质及污染程度。
工业设备化学清洗质量标准HG/T2387-2007 1范围 本标准规定了工业设备化学清洗的技术要求，质量指标和试验方法。 本标准适用于碳钢类、不锈钢类、紫铜及铜合金、铝及铝合金等材质的工业设备表面形成的水垢、锈垢、油垢及其它污垢的化学清洗；工业设备的物料垢化学清洗和其它材料制工业设备污垢的化学清洗可参照执行。 2规范性引用文件 下列文件中的条款通过本标准的引用而成为本标准的条款。凡是注日期的引用文件，其随后所有的修改单（不包括勘误的内容）或修订版均不适用于本标准，然而，鼓励根据本标准达成协议的各方研究是否可使用这些文件的最新版本。凡是不注日期的引用文件，其最新版本适用于本标准。 GB8978 污水综合排放标准 GB8923涂装前钢材表面锈蚀等级和除锈等级 DL/T 794 火力发电厂锅炉化学清洗导则 HG/T3523冷却水化学处理标准腐蚀试片技术条件 HG20202 脱脂工程施工及验收规范 JB/T6074 腐蚀试样的制备、清洗和评定 SH/T3517 石油化工钢制管道工程施工工艺标准 3术语和定义 以下术语和定义只适合于本标准。 3.1化学清洗chemical cleaning
采用化学药剂及其水溶液与被清洗设备或管线表面污垢发生化学反应而去除污垢的方法。 3.2K—腐蚀率corrosion rate 化学药剂及其水溶液与被清洗设备或管线的金属接触时金属被腐蚀的相对速率。腐蚀率可用单位时间内单位面积上的金属腐蚀的质量表示：克每平方米每小时或g/(m2?h)。 3.3η—缓蚀率inhibition efficiency 测定缓蚀剂缓蚀性能的参数。 η＝ 3.4A-腐蚀量corrosion quantity 化学清洗过程中，化学药剂及其水溶液与被清洗设备或管线的金属接触时金属单位面积上被腐蚀的质量。腐蚀量单位为：克每平方米（g/m2）。 3.5N—除垢率removing dirty stuff rate 被洗除的垢量与清洗前原有垢量之比的百分数（％）。 3.6B—洗净率cleaning rate 清洗设备表面经化学清洗后除掉污垢的面积与清洗前原污垢覆盖面积之比的百分数（％）。 3.7监视管tube of watch 在化学清洗施工时，用来监视清洗过程进展情况和用以测定除垢率的一段管子，这段管子可以从被清洗设备上割取，其上附着污垢应能代表该设备的结垢特点。监视管的取法和要求参照JB/T6074。 3.8指定面specified surface
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： 2015/10/20 2015-10-20 2015年10月20日 10/20/2015 Oct. 20, 2015 October 20, 2015 2015.10.20 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
银浩建设工程部 高压清洗机清洗工业管道方法以及清洗前的准备和注意事项 高压清洗机在工业管道清洗领域领先的原因在于两个方面，首先是要求高压清洗机的高压泵功率比较大；其次是高压清洗机喷头的要求也较高，因为大功率的高压清洗机喷射的水流速度较快。 目前，我们常见的工业管道一般由管束、容器内壁和管道三类，工业管道因使用时间过长，会造成内壁垢层比较厚且十分坚硬，所以清洗起来难度比普通管道大。 我们每年的氧化铝业管道清洗需求量在逐年攀升，对高压清洗机的要求也一再提升，从原来的350KW提升到现在流行的550KW，压力更是达到了1500Bar，只有这样配置的高压清洗机才能够很好的去除管道化垢层。 在清洗时，我们需要根据不同的管道直径选用适合的高压喷头，尤其是旋转喷头的使用一定要注意转速，以免造成不必要的麻烦。 工业管道是工矿企业，事业单位为生产制作各种产品过程所需工艺管道、公用工程管道及其他辅助管道。工业管道广泛应用于各工矿企业、事业单位等各行各业中，分布于城、乡各个地域。工业管道是压力管道中工艺流程种类最多、生产制作环境状态变化最为复杂、输送的介质品种较多与条件均较苛刻的压力管道。 清洗市政管道前的准备工作和注意事项 管道清洗喷头是使用高压清洗机进行管道清洗时的重要组件，后射喷嘴产生的射流剥离管壁上的污垢的同时产生向前的推力和向后的回流，推动喷头前进并清除污垢。管道清洗喷头带动高压软管前进，最终完成管道清洗作业。我们需要注意的是使用高压清洗机在进行管道清洗作业时，要避免喷头作业失衡造成人员伤害。具体防范措施如下： 1、管道清洗喷头要精心设计和制造，喷嘴最好在喷头圆周上均匀分布，而且孔径及倾角大小完全相等，主要作用是实现构成平衡的反作用力。 2、施工前，应仔细检查喷嘴是否有堵塞现象，如果发现堵塞要及时进行处理。 3、每次施工时，要将喷头放入管内大约30cm处，然后将喷头加压使其进入管道中，当清洗完成后要将喷头从管道中拉出时，应将高压泵压力调至零，以免喷头形成水龙甩动伤害操作人员。 另外，使用高压清洗机在清洗管道时，除了要认真检查清洗设备以外，还应注意以下清洗操作中的机械性伤害： 1、由于上下联络井时要踩蹬井内的铁梯子，年头一久，梯子可能会有松动，操作人员在攀登时如果不慎掉入井中就会造成安全事故。 2、使用高压清洗机清洗管道时，在地面的高压管路很有可能会被往返过路的车辆辗轧，导致高压软管破损，高压水喷出后伤害到过往人员。 3、在清洗过程中，井口处如果没有设置标志牌，或者清洗完成后不能及时盖上井盖，很可能会导致过往车辆和行人掉入井中，造成人员及车辆的伤害。 为了避免各种情况的发生，应在高压清洗机作业区设置各种警示标志，检查各种蹬梯的可靠性，清洗无关的人员严禁进入作业区。
第一部分：化学品名称 化学品中文名称：工业清洗剂ABS 化学品俗名： 化学品英文名称：cleaning agent ABS for industry 英文名称： 技术说明书编码：CAS No.： 生产企业名称： 地址： 生效日期： 第二部分：成分/组成信息 有害物成分含量CAS No. 第三部分：危险性概述 危险性类别： 侵入途径： 健康危害： 环境危害： 燃爆危险： 第四部分：急救措施 皮肤接触： 眼睛接触： 吸入： 食入： 第五部分：消防措施 危险特性： 有害燃烧产物： 灭火方法： 第六部分：泄漏应急处理 应急处理： 第七部分：操作处置与储存 操作注意事项： 储存注意事项： 第八部分：接触控制/个体防护 中国MAC(mg/m3)： 前苏联MAC(mg/m3)： TLVTN： TLVWN： 监测方法： 工程控制： 呼吸系统防护： 眼睛防护：身体防护： 手防护： 其他防护： 第九部分：理化特性 外观与性状： pH： 熔点(℃)：相对密度(水=1)： 沸点(℃)：相对蒸气密度(空气=1)：分子式：分子量： 主要成分： 饱和蒸气压(kPa)：燃烧热(kJ/mol)：临界温度(℃)：临界压力(MPa)： 辛醇/水分配系数的对数值： 闪点(℃)：爆炸上限%(V/V)： 引燃温度(℃)：爆炸下限%(V/V)：溶解性： 主要用途：适于洗涤原毛、麻、棉、皮毛等。去污能力强，软化润湿能力好，洗涤效能持久，抗硬水，不伤纤维。 其它理化性质： 第十部分：稳定性和反应活性 稳定性： 禁配物： 避免接触的条件： 聚合危害： 分解产物： 第十一部分：毒理学资料 急性毒性：LD50：LC50： 亚急性和慢性毒性： 刺激性： 致敏性： 致突变性： 致畸性： 致癌性： 第十二部分：生态学资料 生态毒理毒性： 生物降解性： 非生物降解性： 生物富集或生物积累性： 其它有害作用： 工业清洗剂ABS安全技术说明书
数据清洗的主要包括：纠正错误、删除重复项、统一规格、修正逻辑、转换构造、数据压缩、补足残缺/空值、丢弃数据/变量。 1. 纠正错误 错误数据是数据源环境中经常出现的一类问题。数据错误的形式包括： q 数据值错误：数据直接是错误的，例如超过固定域集、超过极值、拼写错误、属性错误、源错误等。 q 数据类型错误：数据的存储类型不符合实际情况，如日期类型的以数值型存储，时间戳存为字符串等。 q 数据编码错误：数据存储的编码错误，例如将UTF-8写成UTF-80。q 数据格式错误：数据的存储格式问题，如半角全角字符、中英文字符等。 q 数据异常错误：如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期越界、数据前后有不可见字符等。 q 依赖冲突：某些数据字段间存储依赖关系，例如城市与邮政编码应该满足对应关系，但可能存在二者不匹配的问题。 q 多值错误：大多数情况下，每个字段存储的是单个值，但也存在一个字段存储多个值的情况，其中有些可能是不符合实际业务规则的。这类错误产生的原因是业务系统不够健全，尤其是在数据产生之初的校验和入库规则不规范，导致在接收输入后没有进行判断或无法检测而直接写入后台数据库造成的。 2. 删除重复项 由于各种原因，数据中可能存在重复记录或重复字段（列），对于这些重复项目（行和列）需要做去重处理。 对于重复项的判断，基本思想是“排序和合并”，先将数据库中的记录按一定规则排序，然后通过比较邻近记录是否相似来检测记录是否重复。这里面其实包含了两个操作，一是排序，二是计算相似度。 常见的排序算法： q 插入排序 q 冒泡排序 q 选择排序 q 快速排序 q 堆排序 q 归并排序 q 基数排序 q 希尔排序 常见的判断相似度的算法： q 基本的字段匹配算法 q 标准化欧氏距离 q 汉明距离 q 夹角余弦
工业清洗技术 工业产品在生产、使用和蓄存过程中，受到了液体的、固体的各种污染物的污染，工业清洗就是通过物理的、化学的和机械的手段，清除这些污染物，使工业产品获得以定的洁净度。 1 清洗技术 1．1 化学清洗和物理清洗。 目前国内清洗以化学清洗为主，以物理清洗为辅。但物理清洗以污染小、操作灵活、无腐蚀等优点正逐步取代化学清洗并成为工业清洗的主流。化学清洗是采用一种或几种化学药剂(或其水溶液)清除设备工件表面污垢的方法。它是借助清洗剂对物体表面污染物或覆盖层进行化学转化、溶解、剥离以达到除油、除锈、除垢、去污的作用。物理清洗借助各种机械外力和能量使污垢粉碎、分解并剥离离开物体表面，达到清洗的效果。在物理清洗中，水射流清洗占主导地位，并呈现快速发展态势，PIG清洗、干冰清洗、超声波清洗等无污染的物理清洗技术正得到快速的推广应用。 1．2 工业清洗的意义 清洗行业是随着工业化和现代化的进程及社会生产的需要而产生和发展起来的。所有工业部门都有某种形式的清洗，只是不同的部门对清洗的重视、依赖程度及应用发展水平不同。工业清洗具有重要意义：恢复设备装置生产能力、保证生产连续高负荷运行的必要手段；
对设备的清洗，可以有效地延长设备的使用寿命；对设备的清洗，有利于节能降耗、降低冷却水的用量；对设备的清洗，是降低安全事故发生的有效途径。概括起来有节能、降耗、节水、安全、稳产、提高产品质量、加快生产速度、延长设备使用寿命、降低环境污染以及外表美观和人类的卫生健康等目的。从这个意义上讲，在许多工业生产过程中，对设备中产生的污垢进行有效清洗，本身就属于绿色化学的范畴。 1．3 化学清洗和物理清洗比较 在化学清洗中，主要使用各种酸、碱、有机溶剂、表面活性剂、缓蚀剂、螯合物(络合物)等原材料配制清洗剂清除污垢。在清除完污垢的同时，本身也产生大量的废液、废气，对环境造成极大的破坏。为加快清洗速度，在缓蚀率允许条件下，许多工业清洗都是在比较高的温度下通过清洗剂与垢污进行化学反应以达到清除污垢的目的，这就需要消耗一定的能源和原材料。物理清洗是利用各种力、热、声、光、电等物理作用清除污垢，其技术水平主要体现在设备及其优化配置和综合运用上。物理清洗不需要消耗各种原材料，只需要消耗一定的能源，不会产生各种废液污染环境。以目前清洗技术发展现状看，化学清洗几乎可以清洗所有的设备和污垢，而物理清洗因为清洗设备的局限性，只能清洗储罐、管道、换热器等内部结构比较简单或体积较小的设备。因此，化学清洗还占据工业清洗的主流地位。 2.超声波清洗设备
1.HBSW2_QHBSWJJSXMHJYXSPSX_CFJGXX（区环保局-建设项目环境影响审批事项_处 罚结果信息） 1.1.标准层 过滤原则：T+1规则，取历史层的增量数据 SELECT W.TAB_ID, W.TAB_NAME, S.PROCESS_RULE FROM ADQDIM.DIM_DATA_TAB_REG W, ADQDIM.DIM_MAPPING_STEP_PROCESS S WHERE W.TAB_ID = S.TRG_TAB_ID AND W.TAB_NAME = 'HBSW2_QHBSWJJSXMHJYXSPSX_CFJGX' AND W.TAB_SCHEMA = 'ADQSTD'; 1.2.原子层 过滤原则：merge into 方式更新源子层数据，取数时剔除统一社会信用代码为空的，剔除TYSHXYSHDM_NEW=’NULL’，剔除TYSHXYSHDM_NEW=’0’的数据。如果有重复数据，根据源系统更新时间排序取最新的一条。
SELECT * FROM adqdim.dim_mapping_step_process w WHERE w.trg_tab_id='127' and process_seq=2 and staff_name='wanke.li' and process_step_id='100604' 2.CZW_WGRJZXXDJB_10_1010194622(出租屋管理办-外国人居住信息登记表) 2.1.标准层 过滤原则：T+1规则，取历史层的增量数据 SELECT W.TAB_ID, W.TAB_NAME, S.PROCESS_RULE FROM ADQDIM.DIM_DATA_TAB_REG W, ADQDIM.DIM_MAPPING_STEP_PROCESS S WHERE W.TAB_ID = S.TRG_TAB_ID AND W.TAB_NAME = 'CZW_WGRJZXXDJB_10_1010194622' AND W.TAB_SCHEMA = 'ADQSTD';