数据清洗简介与规则资源合集

简介：
本资料汇集了关于数据清洗的基础知识、方法技巧及实用规则，旨在帮助用户高效地清理和优化数据，提升数据分析的质量。 随着信息技术的发展，各行各业已经建立了大量的计算机信息系统，并积累了丰富的数据资源。为了使这些数据能够有效支持组织的日常运作与决策制定，必须确保其准确性和可靠性，以便真实反映实际情况。高质量的数据是数据分析技术如OLAP、数据挖掘等应用的基础条件。 然而，“信息贫乏”的现象在“数据丰富”中普遍存在，这主要归因于两个方面：一是缺乏有效的数据分析工具；二是由于输入错误、不同来源导致的表示差异和不一致性等问题，使得现有数据库充斥着各种低质量的数据。这些问题包括拼写问题、打印错误、非法值、空缺值以及重复实体等。 数据清洗（Data Cleaning, Data Cleansing 或者 Data Scrubbing）的主要目标是识别并修正这些错误与不一致之处，以此提高整个系统的数据质量和准确性。本资源深入探讨了相关概念和方法，并提供了具体的应用规则供读者参考。