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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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进行数据清洗
## 介绍
在数据分析和数据挖掘过程中，数据清洗是一个非常重要的步骤。数据清洗可以帮助我们处理无效、重复、不一致或缺失的数据，以获得干净、准确和一致的数据集。MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统，可以用来进行数据清洗和预处理。本文将介绍使用MySQL进行数据清洗的方法和示例代码。
## 数据清洗的常见任务
在进行数据清洗之前，我们需要先了解一些常见的数据清
原创
2023-07-20 11:00:13
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数据清洗规则一、 规则总览 数据清洗针对的对象主要有四个——缺失值、异常值、重复值和无用值，针对不同对象的不同形式，采取相应的方法进行处理，从而得到期望的数据。 1.1 非空校核 要求字段为非空的情况下，对该字段数据进行校核。如果数据为空，需要进行相应处理。 1.2 重复校核 多个业务系统中同类数据经过清洗后，在统一保存时，为保证主键唯一性，需进行校核工作。 1.3 异常值校核 包括取值错误、格式
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2023-11-27 15:20:59
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数据清洗（data cleansing）指删除、更正数据库中错误、不完整、格式有误或多余的数据。数据清洗不仅仅更正错误，同样加强来自各个单独信息系统不同数据间的一致性。专门的数据清洗软件能够自动检测数据文件，更正错误数据，并用全企业一致的格式集成数据。 ——WikipediaBetter Data > Fancier Algorithms删除不需要的观察结果数据清理的第一步是从数据集中删除不
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2024-02-24 16:28:17
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最近在学陈旸老师的专栏SQL必知必会里面学到如何用SQL对数据进行清洗这一节时，在实操的时候遇到了一些问题，这里记录一下其中对各种问题的解决办法，希望对后面学习的朋友也有帮助！(PS: 我这里是WIN10系统下使用的MySQL-8.0.15版本！！！）第一步，创建数据表titanic_train（陈老师是直接用的Navicat工具创建的，而小白我为了锻炼自己的能力，决定直接用MySQL操作）：由于
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2023-09-27 12:58:40
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LINUX数据库----关于数据清洗一、修改数据库编码1.先登录数据库mysql-uroot-proot2.查看数据库编码发现数据库和数据库服务对应的编码是latin1,需要修改数据库的编码为UTF8showVARIABLESlike'character%';3.退出数据库，编辑/etc/my.cnf文件exitvi/etc/my.cnf4.修改配置文件在配置文件中添加，写完以后:wq保存退出[c
原创
2019-08-31 16:41:16
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在数据仓库中，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抽取而来，不同的数据来源加上历史数据的堆积，难免会有问题数据出现，这些问题数据大致可以分为三大类：不完整的数据、错误的数据以及重复的数据。数据清洗的职责就是分辨、处理这些问题数据。数据清洗，顾名思义，就是把数据拿去“洗一遍”，把其中的脏数据给“洗掉”，简单来说，数据清洗就是发现并纠正数据中可识别的错误，从而来保持数据的完整性、唯一
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2024-04-21 18:24:08
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适合刚接触SQL的童鞋～
原创
2022-08-26 14:10:05
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1. 项目背景目前本地有50G的企业年报csv数据, 需要清洗出通信地址，并需要与原有的亿条数据合并以供业务查询最新的企业通信地址2. 技术选型Hadoop + ClickHouse3. Hadoop数据清洗我们50G的数据无须上传至集群处理，上传目前带宽2M/S, 巨慢，我直接在本地hadoop处理我们先看下数据格式，以@_@分割，最后一列是杂乱的数据315@_@102878404@_@9143
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2024-04-23 20:30:04
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Hadoop三、MapReduce3.12、ETL数据清洗3.12.1、数据清洗（ETL）3.13、数据压缩3.13.1、数据压缩3.13.2、压缩编码3.13.3、压缩位置3.13.4、压缩参数配置 三、MapReduce3.12、ETL数据清洗3.12.1、数据清洗（ETL）ETL：是Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过 抽取（Extract）、转换
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2023-09-01 09:18:11
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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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文章目录1.缺失值2.异常值3.数据集成4.实体识别5.冗余属性识别6.数据变换 数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据、重复数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值、异常值等。1.缺失值处理缺失值的方法可分为3类：删除记录、数据插补和不处理。*缺失值的处理方法均值/中位数/众数插补：根据属性值的类型，用该属性取值的平均数/中位数/众数进行插补使用固定值：将缺失的属性
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2024-03-27 10:34:14
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通过python的ktttle技术对数据库中的数据进行清洗
在现代数据分析工作中，清洗数据是确保数据质量的重要步骤。本文将通过python的ktttle技术，逐步讲解如何对数据库中的数据进行清洗。以下内容将涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和服务验证六个方面。
## 环境预检
在进行数据清洗之前，首先需要确保系统环境符合要求。我们通过思维导图来展示环境预检的步骤，包括硬件和
笔记目录：【Spark SQL实战】日志分析（一）介绍、数据清洗【Spark SQL实战】日志分析（二）实现项目需求【Spark SQL实战】日志分析（三）结果可视化目录 一、用户行为日志1.日志介绍2.日志数据内容二、数据处理流程1、数据采集2、数据清洗3、数据处理4、处理结果入库5、数据可视化三、项目需求四、数据清洗五、数据清洗代码实现1、第一次清洗：格式化原始日志数据2、二次清洗：
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2023-10-13 22:05:00
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# 如何在MySQL中限制表数据
## 整体流程
为了在MySQL中限制表数据，我们需要使用约束（constraint）来定义表数据的限制条件。下面是实现这个过程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 创建表 |
| 2 | 添加约束 |
## 每一步的操作
### 步骤1：创建表
在MySQL中，我们可以通过CREATE TABLE语
原创
2024-05-10 05:44:19
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# 使用Python进行MySQL数据库备份
作为一名刚入行的开发者，学习如何进行MySQL数据库备份是一个非常重要的技能。数据库备份可以有效避免数据丢失，确保数据安全。本文将为你提供一个详尽的指南，教你如何使用Python实现MySQL数据库的备份。
## 流程概述
下面是整个流程的步骤总结，以便更好地理解。可以参考下表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-23 06:07:59
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1、打开前面创建的项目“BigData-Etl-KongGuan”，创建一些数据库访问的工具类和辅助类。1）打开SpringBoot项目：BigData-Etl-KongGuan2）创建数据库访问的工具类和辅助类：com.qrsoft.etl.dao.IBaseDao数据库访问的通用类，包括创建连接、执行更新等通用操作com.qrsoft.etl.common.db.ConnectionPoolM
# Java进行数据清洗指南
数据清洗是数据分析和机器学习中的重要步骤，目的是提高数据质量，以便进一步分析。本文将以Java为例，指导你如何实现数据清洗。以下是数据清洗的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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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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