[Day 4] 資料產品第二層 - 資料加工術 - 資料驗證與清洗

13th鐵人賽 data data science data engineering data cleansing

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稻米就算採收，也無法直接食用，需要經過一系列的加工才能送到消費者的手裡。

(圖片來源：富里鄉農會)

這個流程跟加工資料的流程並沒有什麼太大的差異，常見的資料基礎加工流程包括

資料採集與採集模式

當資料產生後，我們通常不會在資料產生的地方處理資料，而是會透過資料採集的方式將資料「推」到另外一個地方來做處理。例如使用者在手機 App 上留下的互動資料後，手機會將資料透過 RESTFul API 推送到後端伺服器，這就是資料採集的最基本的方法。

如果只有一個使用者，當然可以用這種簡單的方式來處理。但隨著資料量越大，例如到了百萬等級的使用者時，單一台機器通常無法應付如此龐大的資料量，因此採集的方式也需要加以改變才能應付。像下圖就是應用 Apache Kafka 這種分散式的技術來搜集資料。

除了像上述由資料源主動推資料出去的方式外，還有一種採集是使用「拉」的模式。

(https://community.xvigil.com/t/how-to-use-prometheus-to-monitor-complex-applications-and-infrastructure/1813)

普羅米修斯是一種搜集機器資料的工具。需要搜集資料的機器可以安裝普羅米修斯的 Exporter，這可以視為是機器資料的對外接口，普羅米修斯會定期地透過這個街口去拉資料並儲存下來，方便後續的追蹤以及分析。

雖然說是「大數據」，但也不是所有資料都值得搜集。實務上有很多「壞資料」或「不乾淨」的資料產生，如果放任這些品質不良的資料進入資料庫只會影響到資料品質，因此通常我們在接收原始資料時會有個基本的驗證條件，像是：

來源驗證
由於要接收資料，所以收集資料的伺服器通常會對外部開放，這時候非常有可能被除了合法對象的其他對象（像是爬蟲或是惡意攻擊）亂打，如果沒有做基本的身份驗證，可能會收到非常多沒有用的訊息甚至把伺服器打掛。
欄位驗證
通常我們在搜集資料時會先訂好要溝通的規格（Spec），以方便後續的分析與處理。實務上有時候會因為終端 App 版本不同或是開發時手滑打錯造成 Spec 不一至的情況，因此需要基本的欄位驗證。
格式驗證
不同屬性的資料通常有其合法的資料格式，例如身高就是數值資料、Email 是字串資料而且需要服合特定的模式，當這些資料格式不對時，會直接影響後續的處理，這時候我們也會考慮在收資料時就直接去判斷資料格式是否合法。

雖然說我們不需要壞資料進入後續的處理，但是壞資料本身也是有其分析價值，像是分析到底是誰亂傳資料，或是前端再送資料時有沒有發生問題。所以有些情況不會將所有驗證失敗的資料丟棄，而是會導入另外一個資料儲存地以供後續的分析與觀察。

當資料通過基本驗證後，在正式使用之前，還是需要清洗一番。資料清洗的功夫非常多元和複雜，這邊只能介紹幾個比較常遇到的情境。

資料解析（Parsing）
資料解析指得是將原始資料分割、抽取內部資料的方法。例如將「地址」分割為「縣市」、「區域」、「街道」；或是將「語句」分隔為「單詞」、「詞性」（這為自然語言處理的基本操作）。

(Multi-parser architecture for query processing. 2001)

去除重複值（Duplicate elimination）
在收資料時可能因為網路傳輸或程式 Bug 等問題造成資料重複發送，這時候就會收到重複值。重複值從表面上看起來不是壞資料，但是也會影響後續計算的公平性，因此需要特別去除。去除重複值本身也有不少難題，例如：

多久已內相同的才叫重複值？一個小時、一天、還是一個月？

重複到什麼樣子才叫重複？如果事件內容一模一樣僅有發生時間不同那算是重複值嗎？

離群值（Outlier）的檢查
有些資料從結構上看起來合法，但從整體來看可能是不正常的數字，例如異常高的回應時間、使用者身高、過多的點擊次數。這些資料從表面上很難單純判斷究竟是真實還是異常狀況，需要透過統計方法甚至視覺化之後才能確定。像我之前有份工作就是在檢查公司的服務是否是被正常使用還是遭受駭客入侵或劫持（hijack），這時候就需要靠一些偵測離群值的演算法來觀察。