数据清洗工作是数据分析工作中不可缺少的步骤，这是因为数据清洗能够处理掉肮脏数据，如果不清洗数据的话，那么数据分析的结果准确率会变得极低。另外数据清洗工作占据数据分析工作整个过程的七成以上的时间，所以说我们要格外的重视数据清洗工作，那么数据清洗的步骤是什么呢？下面我们就给大家解答一下这个问题。数据分析工作之前，需要对数据进行预处理，在数据预处理阶段，我们需要做两件事情，第一就是吧
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2023-09-28 21:36:15
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基于此，我拓展了部分内容，写了一个常用数据清洗的SQL对比版，脚本很简单，重点是这些清洗场景和逻辑，大纲如图： 01 删除指定列、重命名列 场景：多数情况并不是底表的所有特征（列）都对分析有用，这个时候就只需要抽取部分列，对于不用的那些列，可以删除。 重命名列可以避免有些列的命名过于冗长（比如Case When 语句），且有时候会根据不同的业务
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2023-09-11 17:11:19
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# MySQL 数据清洗：理论与实践
数据清洗是数据处理的重要环节，尤其是在大数据时代，通过清洗的数据能够有效提高数据分析的质量，帮助企业做出正确的决策。本文将探讨 MySQL 数据清洗的基本概念，并提供代码示例，以便更好地理解这一过程。
## 什么是数据清洗？
数据清洗是指通过对原始数据的检查、调整和规范化，以确保数据的准确性和一致性。数据质量差可能会导致错误的分析结果，从而影响决策的准确
日常工作中，分析师会接到一些专项分析的需求，首先会搜索脑中的分析体悉，根据业务需求构建相应的分析模型（不只是机器学习模型），根据模型填充相应维度表，这些维度特征表能够被使用的前提是假设已经清洗干净了。但真正的原始表是混乱且包含了很多无用的冗余特征，所以能够根据原始数据清洗出相对干净的特征表就很重要。前两天在Towards Data Science上看到一篇文章，讲的是用Pandas做数据清洗，作者
PART A数据清洗一些函数，内容来自公众号：俊红的数据分析之路数据清洗是数据分析必不可少的环节，常见的数据清洗方法主要有缺失值填充、数值替换、数据类型转换、数据分列、重复值处理等。一、缺失值处理。 可以使用均值、线性插值等方法进行填充，这里使用均值来作为填充值填充，首先计算分数的平均值，然后筛选分数为空的行，使用UPDATE函数将空值填充为平均值。#计算score列的均值
SELECT AVG(
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2023-10-25 21:41:20
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一.预处理阶段预处理阶段主要做两件事情：一是将数据导入处理工具。通常来说，建议使用数据库，单机跑数搭建MySQL环境即可。如果数据量大（千万级以上），可以使用文本文件存储+python操作的方式而是看数据。这里包含两个部分：一是看元数据，包括字段解释，数据来源，代码表等等一切描述数据的信息；二是抽取一部分数据，使用人工查看方式，对数据本身有一个直观的了解，并且初步发现一些问题，为之后处理做准备第一
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2023-10-19 14:22:18
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概述：1.第一次数据清洗：从原始日志中抽取出需要的列的数据,按照需要的格式。2.第二步数据清洗：解析第一步清洗后的数据， 处理时间，提出URL中的产品编号、得到产品类型， 由IP得到城市信息（用到开源社区的解析代码，该部分具体介绍：ipdatabase解析出IP地址所属城市） ，按照天分区进行存储 （用parquet格式）。3.统计分析(分组、排序、窗口函数)。4.结果写入MySQL。
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2023-10-05 16:21:46
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背景：mysql数据库中有个日志表记录高达800多万，影响了mysql的正常业务访问，现需要清理三个月之前的所有数据，大概600多万（大概13G）方法一：传统delete from xxx，传统，普通，效率底下，高数据清理容易搞垮数据库。 方法二：truncate，这个操作会把表中所有的数据给清除掉。（如果是要清空数据的话这个效率最高）。 方法三：间接法。步骤如下：1.创建t_
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2023-06-15 17:17:17
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## MySQL数据清洗流程
### 1. 数据准备
在进行数据清洗之前，需要先准备好要清洗的数据。这些数据可以来自于数据库、文件或其他数据源。
### 2. 连接数据库
如果要从MySQL数据库中清洗数据，首先需要建立与数据库的连接。可以使用以下代码来连接数据库：
```python
import pymysql
# 建立数据库连接
conn = pymysql.connect(ho
原创
2023-09-19 12:24:08
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很多同学总是抱怨说自己的工作没有技术难度，没有含金量。我这里想提到一点就是精细化管理，如果你能够把自己管理的环境像打磨一件作品一样，知道它的业务特点和瓶颈，知道它的性能细节，也知道如何进行后续的改进和优化，那么你的管理工作就上升了一个层次。 比如一个对数据表做清理的操作，可能看起来就是做些delete操作，有什么好的办法和技巧呢。 这个环
数据清洗必须会的一些方法 - sql篇介绍解决质量问题解决办法数据的完整性sql处理方式数据的唯一性sql处理方式数据的权威性数据的合法性问题sql处理方式数据的一致性问题 介绍在进行数据分析之前，自己拿到的数据大部分情况下都是不能够直接用的，会存在很多数据质量的问题，这个时候就需要我们先过滤一遍。 数据清洗是整个数据分析链路中非常重要的一个环节，能够提供更高的质量的数据，同时供应挖掘材料。解决
本文讲解SQL数据清洗的常用方法。
原创
2022-11-10 09:40:18
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本文通过navicat、SQL对数据进行清洗，重在梳理与建立个人的数据清洗思路。个人工作中接触的数据清洗包括两类：单表数据清洗、多表关联的数据清洗数据清洗的:将重复、多余的数据筛除，将缺失的数据补充完整，将错误的数据纠正者删除，最后整理成为我们可以进一步加工、使用的数据。所以数据清洗的思路是处理 1.重复 2.多余 3.缺失 4.错误的数据 预处理阶段预处理阶段主要做两件事情：一是将数据
通过对《谁说菜鸟不会数据分析》的阅读，我们知道数据分析的一般流程为：明确分析目标——一切以目标为导向；确定分析思路；数据获取；数据处理：清洗，转化，提取，计算等；数据分析及可视化；报表撰写；这就是数据分析的一般流程，本章我们就讲一下各个流程中的大体过程，重点在确定分析思路和数据处理的方面。明确分析目标 & 确定分析思路明确分析目标，便是不断追问，确定分析的目的是什么，用以指引自己
获取数据后，对数据的清洗工作必不可少，常用的数据清洗方法主要有缺失值填充、数值替换、数据类型转换、数据分列、重复值处理等，清洗的数据结果直接影响最后数据分析的结果，一个成熟的数据分析师，在日常工作中绝大多数时间都在数据清洗，下面一起学习。缺失值填充缺失值处理，可以使用均值、线性插值等方法进行填充，这里使用均值来作为填充值填充，首先计算分数的平均值，然后筛选分数为空的行，使用UPDATE函数将空值填
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2023-11-02 11:02:32
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参考《ETL数据整合与处理》--任务3.2由于输入或其他错误，数据文件中可能出现两条或多条数据完全相同的记录，这些相同的记录称为重复记录。重复记录属于“脏数据”，会造成数据统计和分析不正确，必须清洗掉重复记录。由于在“期考成绩.xls”文件中，发现存在序号不同，但是学号、各科考试成绩完全相同的记录，所以需要使用【去除重复记录】控件，去除这些重复的数据。双击【排序记录】组件，对“学号”字段按照升序进
文章目录网站日志分析实例日志过滤日志分析 网站日志分析实例日志是非结构化数据，做分析需要先将日志文件做数据清洗。将数据清洗为结构化数据，入库分析。 另外，还有考虑数据的管理，譬如日志数据增量更新等等。针对数据量大，可采用大数据工具存储和计算，譬如开源的Hadoop。至于大数据量的日志可以存在hdfs中，然后通过spark等工具去做分析日志过滤对于一个网站日志，首先要对它进行过滤，删除一些不必要的
ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的不完整数据，重复数据以及错误数据等“脏”数据内容通过清洗转换操作转变为符合企业要求的数据，便于为企业的决策提供分析依据。一：基于ETL的数据清洗ETL是实现商务智能的核心和灵魂。ETL的实现有多种方式，常见的方式有借助ETL工具、编写SQL语句、将ETL工具和SQL语句结合起来使用。如果数据源为外部文件，就无法使用
接上文- 如何挽留核心员工---用数据分析找出员工离职诱因本文主要展示：1、如何用SQL和R语言进行原始数据的清洗与处理（含思路代码）2、如何在R语言中进行数据转化与新增，进行数据可视化分析（含思路代码）五、数据清洗与处理
回忆数据内容：
SQL部分：将CSV格式的数据集导入SQL后，进行两张数据表的去重与合并：1、选择子集：均为有效子集。2、列名重命名：使用
日常工作中，分析师会接到一些专项分析的需求，首先会搜索脑中的分析体悉，根据业务需求构建相应的分析模型（不只是机器学习模型），根据模型填充相应维度表，这些维度特征表能够被使用的前提是假设已经清洗干净了。但真正的原始表是混乱且包含了很多无用的冗余特征，所以能够根据原始数据清洗出相对干净的特征表就很重要。前两天在Towards Data Science上看到一篇文章，讲的是用Pandas做数据清洗，作者
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2022-05-06 17:01:05
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