貧困戶數據清洗措施

⑴ 數據過濾與數據清洗

數據過濾是100000條數據中 通過關鍵字 或者一定的規則 找到你要的有用的數據保存

你這個在EXCEL 裡面叫 提取字元 Midb（A1，5，3） 從第A1開始提取， 五行，提取3位

⑵ 在數據清洗過程中主要進行怎樣哪兩類處理

輸入數據後需要對數據進行預處理，只有處理得當的數據才能進到數據挖掘的步驟。而處理數據包括對數據數量和質量的處理。我按照少—多—亂來整理。

1 對缺失的數據有添補或刪除相關行列方法，具體步驟自己判斷(如果數據量本來就很少還堅持刪除不就作死了是吧)
★添補:常用拉格朗日插值或牛頓插值法，也蠻好理解，屬於數理基礎知識。(pandas庫里自帶拉格朗日插值函數，而且這個好處是還可以在插值前對數據進行異常值檢測，如果異常那麼該數據就也被視為需要進行插值的對象)
★刪除:這個也好理解，就是對結果分析沒有直接影響的數據刪刪刪愛少少不去管。

2 異常值
這個是否剔除需要視情況而定
★像問題1中視為缺失值重新插值
★刪除含有異常值的記錄(可能會造成樣本量不足，改變原有分布)
★平均值修正(用前後兩個觀測值平均值)
綜上，還是方案一靠譜。
人生苦短，學好python

3 數據量太多，有三種方法:集成，規約，變換
(1)數據是分散的時，這個就是指要從多個分散的數據倉庫中抽取數據，此時可能會造成冗餘的情況。此時要做的是【數據集成】。
數據集成有兩方面內容:
①冗餘屬性識別②矛盾實體識別
屬性:
對於冗餘屬性個人理解是具有相關性的屬性分別從不同的倉庫中被調出整合到新表中，而新表中由於屬性太多造成冗餘，這時可以靠相關性分析來分析屬性a和屬性b的相關系數，來度量一個屬性在多大程度上蘊含另一個屬性。(這個用python的pandas庫里corr()函數也可以實現)，檢測出了再將其刪除。
實體:(這個是要靠自己甄別源表，所以源倉庫里的實體含義要清楚)
a，同名異義——改名字
b，異名同義——刪一個
c，單位不統一—換

(2)數據規約
又包括兩方面
屬性規約和數量規約
①屬性規約:就是減少屬性個數或合並舊屬性成一個新屬性，可以特徵子集選擇(刪除不需要作挖掘的屬性)，主成分分析(通過對方差的決定性大小分析並降維)，決策樹歸納，向前/向後刪除。
具體的如果不了解可以找個實例試一下。

②數量規約:通過選擇替代的，較小的數據來減少數據量，包括有參數和無參數。
有參數:建模，並且只需存放模型的參數，例如一些回歸模型，用參數來評估數據。
無參數:需要存放實際數據，用圖表存放並顯示數據，例如用直方圖時可把步長設置一定的區間，來衡量區間內的頻數，也起到了規約的目的。還有一些聚類(用簇來替換實際數據)。還有抽樣(聚類抽樣，分層抽樣)

⑶ 數據挖掘中的數據清洗

刪除重復
空值填充
統一單位
是否標准化處理
刪除無必要的變數
邏輯值是否有錯誤檢查
是否需要引入新的計算變數
是否需要排序
是否進行主成分或者因子分析
等等，還有很多

⑷ 貧困戶數據清洗會議記錄

貧困戶戶那個數據清洗回顧回憶，我們在這兒會有蘋果手機的話，就在政府都有相關的報備，如果你是貧困戶的話，你就會有將相當的就在那個我聽過補貼。

⑸ 什麼是數據清洗

數據清洗，就是把一些雜亂無章的，和不可用的數據清理掉，留下正常的可用數據。

⑹ 什麼是數據清洗

對建檔立卡系統內貧困戶信息數據進行核實與修正，錯誤項 修改，缺失項補充、存在邏輯關系錯誤的糾正，達到貧困戶信息數據真實和准確。

⑺ 數據清洗的主要類型

對於這一類數據——特別是維表中會出現這種情況——將重復數據記錄的所版有欄位導出來，讓客權戶確認並整理。
數據清洗是一個反復的過程，不可能在幾天內完成，只有不斷的發現問題，解決問題。對於是否過濾，是否修正一般要求客戶確認，對於過濾掉的數據，寫入Excel文件或者將過濾數據寫入數據表，在ETL開發的初期可以每天向業務單位發送過濾數據的郵件，促使他們盡快地修正錯誤,同時也可以做為將來驗證數據的依據。數據清洗需要注意的是不要將有用的數據過濾掉，對於每個過濾規則認真進行驗證，並要用戶確認。