【技术分享】数字孪生10个技术栈：数据清洗-外链论坛

4lqedz 发表于 2024-8-4 10:41:40

【技术分享】数字孪生10个技术栈：数据清洗

<h3 style="color: black; text-align: left; margin-bottom: 10px;">1、数据清洗含义和所需工作</h3>
在可视化大屏中，数据清洗指的是对原始数据进行处理和筛选，以保证数据的准确性、完整性和一致性。数据清洗是数据预处理的一部分，它包含以下几个方面的工作：
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缺失值处理：检测和处理数据中的缺失值，能够经过填充缺失值、删除缺失值或运用插值等办法来处理。
反常值处理：检测和处理数据中的反常值，能够经过删除反常值、替换反常值或运用统计办法来处理。
数据格式转换：将数据转换为正确的格式，例如将字符串转换为数字、日期转换为标准格式等。
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数据去重：检测和删除数据中的重复值，以保证数据的独一性。
数据标准化：对数据进行标准化处理，以保证数据在相同的尺度上进行比较和分析。
数据相关和合并：将多个数据源中的数据进行相关和合并，以便进行综合分析和可视化展示。
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经过进行数据清洗，能够加强数据的质量和准确性，减少许据分析和可视化过程中的误差和偏差，使可视化大屏呈现的数据更加靠谱和可信。
<h3 style="color: black; text-align: left; margin-bottom: 10px;">2、为何做数据清洗</h3>
数据清洗在数据分析和可视化过程中扮演着重要的角色，原由如下：
加强数据质量：数据清洗能够帮忙检测和处理数据中的错误、缺失值、反常值和重复值，从而加强数据的准确性和完整性。清洗后的数据更加靠谱，能够减少分析和决策过程中的误差和偏差。
保准数据一致性：数据清洗能够保证数据在区别数据源之间的一致性。经过对数据进行标准化、转换和合并，能够消除区别数据源之间的格式差异和数据冲突，使数据在可视化大屏中的展示更加统一和准确。
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支持数据分析和决策：清洗后的数据更加适合进行数据分析和决策。经过清洗，能够消除数据中的噪声和干扰，明显数据的关键特征和趋势，为数据分析和决策供给更有道理和靠谱的依据。
加强可视化效果：清洗后的数据能够更好地支持可视化展示。清洗能够使数据更加规范和一致，减少许据在可视化过程中的混乱和误导性。清洗后的数据能够更好地呈此刻可视化大屏上，供给更清晰、易懂和有价值的信息。
综上所述，数据清洗是保证数据质量、数据一致性和数据靠谱性的重要过程，针对数据分析和可视化的准确性和有效性起着至关重要的功效。
<h3 style="color: black; text-align: left; margin-bottom: 10px;">3、数据清洗的方式有那些</h3>
数据清洗能够运用多种方式进行，详细选取的方式取决于数据的特点和清洗的目的。以下是平常的数据清洗方式：
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1、缺失值处理：处理数据中的缺失值，能够采用以下方式：
删除缺失值：倘若缺失值较少且对分析结果的影响较小，能够选取删除包括缺失值的行或列。
填充缺失值：能够运用插值、均值、中位数、众数等办法来填充缺失值。
2、反常值处理：处理数据中的反常值，能够采用以下方式：
删除反常值：倘若反常值是数据录入错误或测绘误差引起的，能够选取删除反常值。
替换反常值：能够运用平均值、中位数、截断值等来替换反常值，使其更接近正常范围。
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3数据格式转换：将数据转换为正确的格式，能够采用以下方式：
类型转换：将字符串转换为数字、日期转换为标准格式等。
格式化：对数据进行格式化处理，使其符合特定的规范和需求。
数据去重：检测和删除数据中的重复值，能够采用以下方式：
基于某一列或多列进行去重：按照指定的列，删除重复的行。
基于全部数据集进行去重：删除全部数据集中重复的行。
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数据标准化：对数据进行标准化处理，能够采用以下方式：
最小-最大标准化：将数据缩放到指定的范围内，如0到1之间。
Z-score标准化：将数据转换为均值为0、标准差为1的分布。
数据相关和合并：将多个数据源中的数据进行相关和合并，能够采用以下方式：
基于一起字段进行相关：经过一起的字段将区别数据源的数据进行相关。
运用连接操作进行合并：运用连接操作（如内连接、外连接、左连接、右连接）将区别数据源的数据合并为一个数据集
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以上是平常的数据清洗方式，按照详细状况选取适合的方式进行数据清洗，以保证数据的准确性和一致性。

情迷布拉格 发表于 2024-8-20 11:39:18

回顾历史，我们感慨万千；放眼未来，我们信心百倍。

jm2020 发表于 2024-8-29 00:07:53

你的话语如春风拂面，让我感到无比温暖。

qzmjef 发表于 2024-10-1 01:46:40

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