数据清洗怎么操作？
数据清洗的基本过程
s1：数据分析。在数据清洗之前，对数据分析，对数据质量问题有更为详细的了解，从而选择更好的清洗方案。
s2：定义清洗规则。通过数据分析，掌握了数据质量的信息后，针对各类问题定制清洗规则，如对缺失数据进行填补策略选择。
s3：规则验证。检验清洗规则和准确性。在数据源中随机选取一定数量的样本进行验证。
s4：清洗验证。当不满足清洗要求时要对清洗规则进行调整和改进。真正的数据清洗过程中需要多次迭代的进行分析、设计和验证，知道获得满意的清洗规则。它们的质量决定了数据清洗的效率和质量。
s5：清洗数据中存在的错误。执行清洗方案，对数据源中的各类问题进行清洗操作。
s6：干净的数据回流。执行清洗方案后，将清洗后符合要求的数据回流到数据源。
延伸阅读
何谓数据清洗和数据加工？
数据清洗也叫数据清理，是指从数据库或数据表中更正和删除不准确数据记录的过程。广义地说，数据清洗包括识别和替换不完整、不准确、不相关或有问题的数据和记录。
通过有效的数据清洗，能够确保所有数据集应保持一致并且没有任何错误，为以后数据的使用和分析提供支撑。
数据清洗分几个步骤？
数据清洗是数据分析过程中一个非常重要的环节，数据清洗的结果直接关系到模型效果和最终结论。在实际中，数据清洗通常会占数据分析整个过程的50%-80%的时间。下面介绍以下数据清洗主要的步骤和任务。
1.数据预处理阶段
该阶段的主要任务是将数据导入数据库中，然后查看数据：对数据有个基本的了解，并且初步发现一些问题，为之后的处理做准备。
2.缺失值清洗
缺失值是最常见的数据问题，处理缺失值的方法：
(1).确定缺失值的范围：对每个字段计算其缺失值的比例，然后按照缺失比例和字段的重要性，采用以下策略：
(2).去除不需要的字段：直接删掉(建议每做一次清洗前都备份以下)
(3).填充缺失内容：对于缺失值的填充有以下三种方法
以业务知识、常识或经验推测其缺失值并填充
用同一指标的计算机结果(均值、中位数、众数等)填充缺失值
以不同指标的计算机结果填充缺失值(比如数据本身和它的其他数据相关，比如身份证号的生日那一部分)
(4).重新取数：对于比较重要且缺失率比较高的，考虑重新从其他渠道再取一次数据。
3.格式内容清洗
(1) 时间、日期、数值、全半角等显示格式不一致
将其处理成一致的某种格式即可
(2)内容中有不该存在的字符
比如空格或者身份证号出现汉字，这种典型的不合理字符。需要半自动校验半人工方式来找出可能存在的问题，并去除不合理字符。
(3) 出现不符合该字段的内容
比如姓名写成了性别这种问题。该问题特殊性在于：不能简单的用删除来处理，因为成因有可能是人工填写错误，也有可能是前端设计没有校验，还有可能是导入数据时部分或全部存在列没有对齐的问题，因此要详细识别问题类型。
4.逻辑错误清洗
(1)去重
有的时候去重不是简单的删除就可以的。
(2)去除不合理值
比如有的人填表随便填，年龄写190，就明显不合理，这种数据有两种方式：一种直接删除；一种直接按缺失值处理。
(3)修正矛盾内容
比如身份证号中有的数据可以和其他字段验证的，比如年龄，有时候身份证号的年龄和年龄字段中的年龄矛盾，这种就需要根据字段的数据来源，看哪个字段更可靠，去除或者重置不可靠的字段。
5.非需求数据清洗(也就是不需要的字段)
建议：如果一点都无关可以删了，其他的除非数据量大到不删除字段就没办法处理的程度，那么能不删就不删。尽量勤备份。
总之勤备份，多观察，选择合适的方法对数据进行处理。
数据清洗分别解决数据中的哪些问题，如何解决？
数据清洗目的主要有：
①解决数据质量问题；
②让数据更适合做挖掘；
数据清洗是对数据审查过程中发现的明显错误值、缺失值、异常值、可疑数据，选用一定方法进行“清洗”，为后续的数据分析做准备。
数据清洗的方法有：
①数据数值化
对存在各种不同格式的数据形式的原始数据，对其进行标准化操作。对字符串取值，按照ansi码值求和得到字符串的值，如果值太大，取一个适当的质数对其求模。
②标准化 normalization
对整体数据进行归一化工作，利用min-max标准化方法将数据都映射到一个指定的数值区间。
③数据降维
原始数据存在很多维度，使用主成分分析法对数据的相关性分析来降低数据维度。
④数据完整性
数据完整性包括数据缺失补数据和数据去重；
补全数据的方法有：
1. 通过身份证件号码推算性别、籍贯、出生日期、年龄（包括但不局限）等信息补全；
2. 通过前后数据补全；
3. 实在补不全的，对数据进行剔除。
数据去重的方法有：
1. 用sql或者excel“去除重复记录”去重；
2. 按规则去重，编写一系列的规则，对重复情况复杂的数据进行去重。
清理数据方法？
操作方法
01
我们先把手机关机，才能进行下面的操作。在清除手机数据之前，请先备份好第三方数据，以免造成数据丢失，造成不必要的损失。
02
确保手机关机黑屏后，按电源键＋音量加键持续几秒，进入recover模式，手机有反应后即可松开（不同手机进入recover模式的方法可能不同）。
03
这时候可能会弹出来一个测试窗口，部分手机没有，如果没有这样的界面，请跳过这一步，如果有，我们点击界面上的recover模式的按钮，进入recover模式。
04
然后就进入了recover模式，小米手机是中文的，部分机型是英文的，请使用翻译软件翻译界面上英文的含义。这个界面是选择语言的，有的机型是英文的，没有这个选择界面，跳过即可。这里触屏没有反应的，使用音量加音量减移动选择，用电源键确认。
05
然后进入到选择界面，我们用音量加减来选择清除数据选项，用电源键确认。
06
然后出现了几个选项，可以只清除指定数据，我们要清除全部数据，则选择清除全部数据。
07
然后选择确认，然后稍等几秒，等待清理完毕后选择重启来重启手机，回到系统。我们的数据就清除完毕了，接下来就可以使用全新的系统啦！
数据清洗主要包括哪两个处理？
数据清洗的内容包括：选择子集、列名重命名、缺失值处理、数据类型转换、异常值处理以及数据排序。
1、选择子集
在数据分析的过程中，有可能数据量会非常大，但并不是每一列都有分析的价值，这时候就要从这些数据中选择有用的子集进行分析，这样才能提高分析的价值和效率。
2、列名重命名
在数据分析的过程中，有些列名和数据容易混淆或者让人产生歧义。
3、缺失值处理
获取的数据中很可能存在这缺失值，这会对分析的结果造成影响。
4、数据类型的转换
在导入数据的时候为了防止导入不进来，python会强制转换为object类型，然是这样的数据类型在分析的过程中不利于运算和分析。
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。
数据清洗方法：一般来说，数据清理是将数据库精简以除去重复记录，并使剩余部分转换成标准可接收格式的过程。数据清理标准模型是将数据输入到数据清理处理器，通过一系列步骤“ 清理”数据，然后以期望的格式输出清理过的数据。数据清理从数据的准确性、完整性、一致性、惟一性、适时性、有效性几个方面来处理数据的丢失值、越界值、不一致代码、重复数据等问题。
excel如何进行数据的清洗？
excel:一个特殊数据的清洗技巧
1.
步骤一：依次单击【数据】选项卡→【自表格/区域】，打开数据查询编辑器。首先需要统一一下数量前的分隔符号“：”，目的是为了规范在输入时可能半角全角都有输入的情况。
2.
单击“存放地点”所在列的列标，在【转换】选项卡下单击【替换值】，将半角的分号都替换成全角分号。
3.
步骤二：保持“存放地点”所在列的选中状态，在【转换】选项卡下单击【拆分列】→【按分隔符】，选择拆分行，分隔符号为换行符。这样处理的目的，是将姓名和后面的数量分开。
4.
步骤三：再次单击【拆分列】→【按分隔符】，分隔符号选择冒号“：”。单击选中新拆分出的列，单击【拆分列】→【按字。
清洗数据是什么意思？
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。其目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。
数据清洗工具？
答 数据清洗工具是一种常用的数据处理软件，用于处理大规模数据集，从而为数据分析人员提供可用的无误的数据。通过使用数据清洗工具，可以检测输入数据中的异常值、缺失值、重复值以及包含异常和错误数据的字段，并对检测到的不规范数据进行清理，从而有效提高数据的质量。
常见的数据清洗工具包括excel自带的数据清洗工具和外部独立的数据清洗软件，如bigml数据清洗工具、rapidminer数据清洗工具等，这些数据清洗工具都能够有效地扫描数据集，并自动识别异常和错误数据，从而大大降低数据清洗成本。