本文来自微信公众号“祺印说信安”，作者/何威风。
数据整理是将原始数据转换为可用形式的过程。它也可以称为数据修改或数据修复
数据清理是修复或删除数据集中不正确、损坏、格式不正确、重复或不完整数据的过程。
两者都是确保您使用的数据准确、一致并准备好进行深入分析的关键步骤。
在数据分析领域，有两个流程对于确保您的数据不仅可访问而且值得信赖且有意义至关重要。
数据整理是第一步，涉及将原始数据转换并映射为更有组织的格式，为分析做好准备。
这是一个全面的过程，使您能够浏览来自众多来源的大量数据，并开始从中获取有价值的见解。另一方面，数据清理是此过程的一个子集，专门致力于提高数据质量。这涉及识别和纠正错误或不一致，以确保您使用的数据准确且一致。数据清理本质上是关于质量控制，而数据整理则是关于将数据整形和提炼成可用的形式。
了解数据整理
在深入研究数据整理的复杂性之前，请了解它涉及管理和处理原始数据以准备分析。这是数据科学的一个基本过程，包括结构化、清理、丰富和转换数据，使其易于访问且有价值。
定义数据整理
数据整理（有时称为数据整理）是将原始数据转换为更易于理解的格式的过程。目标是将数据从一种“原始”形式转换并映射为结构化、有组织的格式。通常，您从杂乱且非结构化的数据开始，最终得到干净且可供分析的数据。
数据整理的关键阶段
数据整理涉及几个关键阶段：
发现：评估您的数据集以了解其内容、结构及其可能带来的挑战。
结构化：将数据组织成预定义的格式，这可能涉及组合数据结构或将它们分开。
清理：消除不准确和错误，以确保数据的质量。
丰富：添加上下文或新数据点，使数据集更加完整和有价值。
验证：确保数据一致并遵守分析所需的标准和规则。
发布：以数据库、数据管道或其他首选格式提供数据可供使用。
数据分析的重要性
有效的数据整理在数据科学中至关重要。不仅可以为分析准备数据，而且可以显着影响数据驱动决策的结果。
通过组织和丰富数据，您可以增强其可靠性，使您的分析更有意义，您的见解更准确。如果不正确整理您的数据，您就有可能根据有缺陷的信息做出决策。
数据清理基础知识
在深入研究数据清理的复杂性之前，请了解它在确保数据的质量和可靠性方面发挥着至关重要的作用。此过程涉及识别错误和不一致之处，以提高数据的准确性和可用性。
什么是数据清洗？
数据清理，也称为数据清理，是为提高数据集的准确性和完整性而进行的细致过程。这一切都是为了发现可能会破坏您的分析模型的讨厌的错误和差异。
将其视为数据水疗处理，其最终目标是提供一个不仅无错误而且对于任何形式的分析都可靠的数据集。
数据清理流程
以下是您在数据清理期间通常执行的操作的快照：
验证：根据特定规则或算法检查您的数据，以确认其准确性和一致性。
更正：修复任何已识别的错误，这些错误的范围可能从简单的拼写错误到更复杂的问题（例如不正确的数据格式）。
重复数据删除：删除重复记录以避免冗余，这可能会影响您的分析。
标准化：确保所有数据遵循通用格式且一致，使您更容易分析。
填充缺失值：如果数据不完整，您可能需要根据其他可用数据估算缺失值，以避免分析中出现空白。
通过努力完成这些步骤，您可以努力使数据干净并准备好进行分析。
清洁数据的好处
拥有干净的数据可以带来很多好处：
质量：提高数据的整体质量，使您的分析和业务决策更加准确。
一致性：导致不同数据集之间的数据一致性，这是比较分析的关键。
可靠性：提高数据的可靠性，确保您的分析模型按预期运行。
当您的数据干净且经过精心整理时，它不仅可以很好地反映您的工作，而且还可以为有洞察力的分析奠定基础，从而推动您的业务向前发展。
数据整理和数据清理之间的区别
在深入研究数据整理和数据清理的细微差别之前，您必须了解两者都是有效管理和利用数据的关键步骤。每个人在从原始数据到可操作的见解的过程中都发挥着独特的作用。
明确的目标
数据整理，通常称为数据整理，主要是将数据从原始数据形式转换和映射到另一种格式，目的是使其更适合各种下游目的（例如分析和报告）并更有价值。
数据整理的最终目标是通过结构化和丰富原始数据来提高数据分析的数据可用性。
数据清理是此过程的一个子集，重点是查找和纠正数据中的错误，例如删除重复项、修复结构错误和解决不一致问题。
这是确保数据准确并在整个分析过程中保持其完整性的关键步骤。通过清理数据，您可以为获得更可靠的见解铺平道路。
工艺与技术
数据整理过程包括大量技术，涉及合并数据集、处理缺失值和转换数据类型。
通常，这不是一种一刀切的方法，并且技术会根据当前项目的具体需求而有所不同。
数据清理可以是自动过程，也可以是手动过程，包括过滤数据中的噪音、识别和删除异常值以及确保遵守数据输入规范。
虽然数据清理可能是数据整理的一个组成部分，但它专门针对处理可能会扭曲结果并降低数据可信度的错误和不准确性。
每个人在数据分析中的作用
作为数据分析师或数据科学家，您会发现数据整理和清理对于从数据集中提取有意义的见解之前所需的准备工作很有帮助。
数据整理可帮助您构建原始数据并将其置于可以轻松访问和分析的状态。将数据争论视为为更顺畅的数据旅程做好准备。
当您进入数据清理阶段时，您的重点将更多地转向验证数据的质量。在发布任何结果之前，此步骤是必不可少的，因为它可以确保您得出的见解基于尽可能没有错误的数据。
请记住，数据整理和清理可能不是您工作中最迷人的部分，但它们是对数据分析过程的可靠性和有效性做出重大贡献的重要步骤。
数据整理和数据清理的实际应用
当您深入数据管理领域时，掌握数据整理和数据清理的实际用途至关重要。让我们看看如何在各种场景中实施这些流程，将原始数据转化为可操作的见解。
实际数据整理
想象一下，您是一位数据科学家，希望分析客户的购买模式。数据整理成为将不同数据格式转换为可用形式的首选过程。它通常涉及：
聚合：组合来自不同来源的数据。
转换：将数据修改为一致的格式。
例如，您可以聚合来自多个在线平台的销售数据，并将日期转换为标准化格式。这将创建一个可供分析的内聚数据集。
数据清洗场景
另一方面，数据清理侧重于通过以下方式提高数据质量：
删除重复记录：确保每个数据条目都是唯一的。
纠正不一致之处：标准化应该相同的条目。
修复结构错误：调整错误标记的类别或拼写错误。
当您发现不准确的数据可能导致错误的见解时，这一点至关重要。也许您的数据集包含空字段或产品名称的变体。数据团队进行有效的数据清理可确保数据集的完整性，以进行可靠的分析。
工具和技术
为了处理复杂的数据整理和数据清理，您将找到一套强大的工具和技术可供您使用。每一个都旨在简化流程，无论您是将来自不同来源的复杂数据转换为结构化格式，还是精心消除错误和不一致之处。
数据整理软件
当您踏上数据争论之旅时，R和Python是您可靠的伴侣。dplyr借助R和Python等一系列库pandas，您可以获得操作和转换数据集的能力。
它们提供识别模式和标准化格式的功能，这在处理电子邮件和数据库等不同数据源时至关重要。
