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【技术分享】数字孪生10个技术栈:数据清洗

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发表于 2024-8-4 10:41:40 | 显示全部楼层 |阅读模式

1、数据清洗含义和所需工作

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:

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。

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。

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。

2、为何做数据清洗

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。

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

3、数据清洗的方式有那些

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:

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。

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。

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

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。





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发表于 2024-8-20 11:39:18 | 显示全部楼层
回顾历史,我们感慨万千;放眼未来,我们信心百倍。
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发表于 2024-8-29 00:07:53 | 显示全部楼层
你的话语如春风拂面,让我感到无比温暖。
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