数据清洗的必要性不容忽视！看了这篇文章你就知道为什么了！
数据清洗的必要性在数据采集中具有十分重要的作用，数据清洗是指在数据集中发现不准确、不完整或不合理数据，并对这些数据进行修补或移除以提高数据质量的过程，简而言之，就是“脏数据”“洗掉”的过程。数据清洗对保持数据的一致和更新起着重要的作用，数据清洗的必要性不容忽视。
数据清洗的必要性体现在以下企业问题方面：
1、数据多源化，数据质量难以评估，难以采信数据；
2、企业对数据的用途不明确，缺乏针对性的探索性分析；
3、数据清洗直接影响数据建模分析结果的精确性和有效性。
数据清洗原理
利用有关技术如数理统计、数据挖掘或预定义的清理规则将脏数据转化为满足数据质量要求的数据。
数据清洗的主要任务
数据清洗是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。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。
数据清洗的主要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。
数据清洗的主要任务，从名字上也看的出就是把“脏数据”“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。
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