数据转换和数据清洗区别,数据仓库如何进行数据清洗

数据转换和数据清洗区别,数据仓库如何进行数据清洗

数据预处理主要包括数据清理（DataCleaning）、数据集成（DataIntegration）、数据转换（DataTransformation）和数据缩减（DataReduction）。 数据清理现实世界的数据往往不完整。数据转换是指对清理后的数据进行格式转换。 事实上，由于各个DBMS的数据格式定义和取值范围存在较大差异，导致数据转换过程中很容易出现转换错误，处理起来也比较麻烦。

与数据转换工具A不同，数据转换工具B侧重于数据格式转换和数据清理的结合。 它提供了强大的数据格式转换功能，并且可以对转换后的数据进行清理和过滤。 数据转换工具B支持脚本。在本文中，我们将继续研究如何在大数据测试中执行数据清理和数据转换步骤。 数据清理：按照一定规则剔除或填充不符合实际需要的业务数据。 这里的清洁主要包括三个部分。

╯▽╰ 存在大量不完整（有缺失值）、不一致、异常的数据，严重影响数据挖掘建模的执行效率，甚至可能导致挖掘结果出现偏差。因此，数据清理尤为重要。数据清理完成后，继续同步执行11.清理数据：清理数据是指停止对原始数据进行预处理，去除不完整、不准确、重复或无效的数据。iddata。 这可能包括删除空白值、修复错误数据、处理异常值等。 清洁数据

•数据转换•数据描述•特征选择•特征提取数据清理：1.异常值识别/离群点数据清理第一步是识别出影响分析结果的"异常"数据，然后确定是否将其消除。 DataWrangler目前常用来识别差异，可以处理包括文本、表格、网页数据等多种数据类型，并通过图形界面进行操作，使得数据清理过程更加直观、易于理解。 然而，与其他工具相比，DataWrangler的扩展较少