现如今，科技得到了空前发展，正是由于这个原因，很多科学技术得到大幅度的进步。就在最近的几年里，出现了很多的名词，比如大数据、物联网、云计算、人工智能等。其中大数据的热度是最高的，这是因为现在很多的行业积累了庞大的原始数据，通过数据分析可以得到对企业的决策有帮助的数据，而大数据技术能够比传统的数据分析技术更优秀。但是，大数据离不开数据分析，数据分析离不开数据，海量的数据中有很多是
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2024-03-22 15:33:33
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2 第二章：数据清洗及特征处理我们拿到的数据通常是不干净的，所谓的不干净，就是数据中有缺失值，有一些异常点等，需要经过一定的处理才能继续做后面的分析或建模，所以拿到数据的第一步是进行数据清洗，本章我们将学习缺失值、重复值、字符串和数据转换等操作，将数据清洗成可以分析或建模的样子。开始之前，导入numpy、pandas包和数据import numpy as np
import pandas as p
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2024-04-19 15:34:19
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作者：高乐提到数据分析，首先会想到的可能是t检验、回归分析等各种具体的分析方法，但对于经历过完整数据分析的同学来说，最复杂、最耗费时间的步骤往往是数据的清理，也就是将数据整理成为能够进行上述统计分析的格式。因此，本节内容我们将对数据的准备进行简要介绍，重点介绍数据审核，其次会用少量篇幅简单介绍数据在进行分析时的适用性。在数据审核方面，主要考虑的是数据的完整性和合理性，也就是对缺失数据
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2024-10-29 07:55:31
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在很多实际工作情况下，通过python等工具进行内容爬取，爬取的数据到本地后并不可用，需要进行清洗，清洗后导入到mysql数据库进行数据分析。对于少量文件可以删除http头信息后，另存为json文件，通过mysql的一些客户端程序直接导入，但对于成百上千个，甚至超过10万的json文件处理就比较麻烦，本文基于超过数万json文件的批量处理进行
原创
2023-05-05 17:01:44
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今天老师让做了一下数据清洗中的维度清洗。我成功导入并清洗成功。下面是要求和我的操作步骤以及流
原创
2022-06-20 11:36:35
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数据清洗思维导图
原创
2022-04-11 10:14:48
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数据清洗
目录
数据清洗(1)不完整的数据(2)错误的数据(3)重复的数据
编辑本段数据清洗 数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突
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2012-05-19 18:13:54
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import xlrd
import pandas as pd
import numpy as np
data = xlrd.open_workbook('D:\\Data\\basket.xlsx')
table= data.sheets()[0]
nrows = ta
原创
2015-11-24 00:30:41
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数据清洗的概念 类比定义 数据分析过程 做菜过程 收集数据 明确要做什么菜品 数据清洗 去菜市场买菜 数据分析 炒菜 数据分析报告+数据可视化 拍照+发朋友圈并且吃菜 专业定义 数据清洗是从记录表、表格、数据库中检测、纠正或删除损坏或不准确的记录过程 专业名词 脏数据 没有进过处理自身有一定问题的数 ...
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2021-10-20 22:58:00
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原创
2022-09-05 15:49:39
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概括一个数据分析、离线跑批的一种画像。数据来源信息以及交易数据，进行统计分析为出指导性策略意见。分别有三个数据库在doris里：dim提供数据字典以及翻译，dwd是原数据从数仓抽取数据存放，tdm是清洗过后的数据供打标签使用。从数仓抽取数据进行保存，针对数据进行加工清洗，对用户的业务数据完成定义标签跑批，机构如下图：数据开发过程总体分为三步：1、 抽取数据例如： （需要对dolphins
原创
2024-06-18 11:31:01
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一、数据清洗的目的 简单的来说不干净的数据会导致分析过程中的错误以及结果的错误。举个简单的例子，以前我们上学时做柱形图这种类型的图时，如果大部分数据集中在某个区间而一两个数据离得很远，如果不去除这一两个有问题的数据，那整体的图画出来就会有问题，不能反映数据的情况。二、数据科学的过程1. 问题陈述  
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2024-06-24 05:52:14
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文章目录数据表中的重复值数据表中的空值数据间的空格大小写转换数据中的异常和极端值更改数据格式更改和规范数据格式数据分组数据分列 数据清洗是一项复杂且繁琐(kubi)的工作，同时也是整个数据分析过程中最为重要的环节。实际的工作中确实如此，数据清洗的目的有两个，第一是通过清洗让数据可用。第二是让数据变的更适合进行后续的分析工作。通常来说，你所获取到的原始数据不能直接用来分析，因为它们会有各种各样的问
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2023-09-17 11:42:17
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第一部分探索数据 提供在Python中清理数据所需的所有技能，从学习如何诊断问题数据到处理缺失值和异常值。所以你刚刚得到了一个全新的数据集，并且渴望开始探索它。 但是你从哪里开始，你怎么能确定你的数据集是干净的？ 本章将向您介绍Python中的数据清理世界！ 您将学习如何探索数据，以便诊断异常值，缺失值和重复行等问题。 1、加载和查看数据 在本章中，将查看来自NYC Open
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2023-08-12 01:48:54
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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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数据清洗》》1：什么是ETLETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程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，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据在运行核心业务MapReduce程序之前，往往要先
原创
2022-09-15 15:36:03
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数据清洗
到目前为止，我们还没有处理过那些样式不规范的数据，要么是使用样式规范的数据源，
要么就是彻底放弃样式不符合我们预期的数据。但是在网络数据采集中，你通常无法对采
集的数据样式太挑剔。
由于错误的标点符号、大小写字母不一致、断行和拼写错误等问题，零乱的数据（dirty
data）是网络中的大问题。本章将介绍一些工具和技术，通过改变代码的编写方式，帮你
从源头控制数据零乱的问题，并且对已经进入
原创
精选
2023-04-11 23:56:20
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一、需求 去掉日志，小于11个 二、代码 1、Mapper package com.wt.etl; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.NullWritable; import org.apach
原创
2021-07-14 13:58:33
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数据清洗是数据治理过程中非常重要的一环，它指的是对数据进行清理、筛选、去重、格式化等操作，以确保数据质量和数据准确性。。在本文中，我们将围绕数据清洗展开讨论，并介绍一些数据清洗相关技术。一、数据清洗的概念数据清洗是指对数据进行处理和加工，以使其适合进行分析和建模。数据清洗包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值和转换数据格式等操作，以提高数据的准确性和可靠性。数据清洗通常是数据处理过程的一个必要步
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2023-07-31 19:38:05
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文章目录1.计数器API2.计数器案例实操数据清洗案例实操-复杂解析版 Hadoop为每个作业维护若干内置计数器，以描述多项指标。例如，某些计数器记录已处理的字节数和记录数，使用户可监控已处理的输入数据量和已产生的输出数据量。1.计数器API(1)采用枚举的方式统计计数enum MyCounter{MALFORORMED ,NORMAL}//对枚举定义的自定义计数器加1.context. get
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2024-02-02 14:34:55
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