时间：2024-11-07 10:02:06
1.请阐述数据清洗的主要内容。
数据清洗是对数据进行重新审查和校验的过程，主要目的是删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。
数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。
数据清洗的原理是利用相关技术将“脏”数据转换为满足质量要求的数据。数据清洗的基本流程包括数据分析、定义数据清洗的策略和规则、搜寻并确定错误案例、纠正发现的错误和干净数据回流。
常见的数据清洗方法主要包括缺失值、重复值以及错误值等问题的处理。例如，缺失值的清洗方式主要分为忽略缺失值数据和填充缺失值数据；清洗重复值的基本思想是“排序与合并”，主要使用相似度计算和基于基本近邻排序算法等方法；错误值的清洗方法主要包括使用统计分析的方法识别可能的错误值、使用简单规则库检测出错误值、使用不同属性间的约束以及使用外部的数据等方法检测和处理错误值。
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