資料清洗透過將重複、多餘的資料篩選清除，將缺失的資料補充完整，將錯誤的資料糾正或去除，從而提升資料質量，提供給上層應用呼叫。它可以有效處理資料的常見問題：資料缺少值、資料值不匹配、資料重複、資料不合理、資料欄位格式不統一、資料無用。

一、資料清洗步驟

如何做好資料清洗，從而提高資料價值和利用效率？前面我們已經談到了資料處理的六大問題：資料缺失值、資料值不匹配、資料重複、資料不合理、資料欄位格式不統一、資料無用。

1. 資料缺失值

• 對每個欄位計算其缺失值比例，然後按照缺失比例和欄位重要性，進行分別制定戰略
• 不重要的，或者缺失率過高的資料直接去除欄位
• 重要的資料，或者缺失率尚可的資料，可以進行補全
• 對某些缺失率高，資料缺失值多但又很重要的資料，需要和業務人員瞭解，是否可以透過其他渠道重新取數。

2. 資料值不匹配

• 清洗內容中有不合邏輯的字元
  最典型的就是頭、尾、中間的空格，也可能出現姓名中存在數字符號、出現漢字等問題。這種情況下，需要以半自動校驗半人工方式來找出可能存在的問題，並去除不需要的字元。
• 內容和該欄位應有內容不符
  經常在處理埋點資料時會發現某個欄位內容亂碼等，通常過濾掉，但該問題特殊性在於：並不能簡單的以刪除來處理，因為成因有可能是資料解析錯誤，也有可能是在資料在記錄到客戶本地時就發生了錯誤（平臺），因此要詳細識別、分類處理問題。這部分的內容往往需要人工處理，儘量細緻地檢查，不要遺漏。

3. 資料重複
   資料集中的重複值包括以下兩種情況：

• 資料值完全相同的多條資料記錄，這是最常見的資料重複情況。
• 資料主體相同，但一個屬性匹配到不同的多個值。

去重的主要目的是保留能顯示特徵的唯一資料記錄，但當遇到以下幾種情況時，不建議去重。
a.重複記錄用於分析演變規律，例如因為系統迭代更新，某些屬性被分配了不同值。
b.重複的記錄用於樣本不均衡處理，透過簡單複製來增加少數類樣本。
c.重複的記錄用於檢測業務規則問題，代表業務規則可能存在漏洞。

4. 資料不合理
   這類資料通常利用分箱、聚類、迴歸等方式發現離群值，然後進行人工處理。

5. 資料欄位格式不統一
   整合多種來源資料時，往往存在資料欄位格式不一致的情況，將其處理成一致的格式利於後期統一資料分析。

6. 資料無用
   由於主觀因素影響，往往無法判斷資料的價值，故若非必須，則不進行非需求資料清洗。

二、資料清洗的好處

• 提高資料質量：尤其是在資料準確性和可信度方面。
• 提升了分析的準確性：根據清洗後準確的資料能夠提高分析結果的可靠性，減少決策錯誤。
• 支援業務決策：清洗後的資料能更加直觀地反映業務情況，更加容易進行資料視覺化的分析。
• 減少儲存成本：透過刪除重複和無關的資料，有效減少儲存空間的浪費。
• 資料時效性：及時清洗資料可以確保資料的時效性，能夠基於最新的資料做出及時的業務調整。
  

三、資料清洗的工具推薦

但是我們可以看到資料清洗的人力成本是比較高的，在真實場景中，資料情況往往會更錯綜複雜，如果不想經歷上述基本的資料清洗手段，可以使用ETL工具來幫助簡化資料處理流程，國內ETL產品中做的比較好的有FineDataLink（以下簡稱FDL）。FDL擁有低程式碼的優勢，透過簡單拖拽互動即可實現資料抽取、資料清洗、資料到目標資料庫的全過程。簡單操作即可完成資料清洗，省時省力。

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