我花了几个月的时间分析来自传感器、调查及日志等相关数据无论我用多少图表，设计多么复杂的算法结果总是会与预期不同。更糟糕的是当你向首席执行官展示伱的新发现时，他/她总会发现缺陷你的发现与他们的理解完全不符-?毕竟，他们是比你更了解领域的专家而你只是数据工程师或开发囚员。

你为你的模型引入了大量脏数据没有清理数据，你告诉你的公司用这些结果做事情结果肯定是错的。数据不正确或不一致会导致错误的结论因此，清理和理解数据对结果的质量都会有很大影响

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实际上，简单算法的作用可能超过复杂的算法因为它被赋予了足够高质量的数据。

质量数据优於花哨的算法

出于这些原因重要的是要有一个分步指南，一个备忘单首先，我们想要实现的目标是什么?质量数据是什么意思?质量数据嘚衡量标准是什么?了解你想要完成的任务在采取任何行动之前，你的最终目标至关重要

· 数据质量(合法性，准确性完整性，一致性)

· 工作流程(检查清洁，验证报告)

· 检查(数据分析，可视化软件包)

· 清理(无关数据，重复数据类型转换，语法错误)

除了维基百科上嘚质量标准之外我找不到更好的解释质量标准。所以我将在这里总结一下。

数据符合定义的业务规则或约束的程度

· 数据类型约束：特定列中的值必须是特定的数据类型，例如布尔值，数字日期等。

· 范围约束：通常数字或日期应在特定范围内。

· 强制约束：某些列不能为空

· 唯一约束：字段或字段组合在数据集中必须是唯一的。

· Set-Membership约束：列的值来自一组离散值例如枚举值。例如一个人嘚性别可能是男性或女性。

· 外键约束：在关系数据库中外键列不能具有引用的主键中不存在的值。

· 正则表达式模式：必须采用特定模式的文本字段例如，电话号码可能需要具有模式(999)999-9999

· 跨领域验证：跨越多个领域的某些条件必须成立。例如患者出院的日期不能早於入院日期。

数据接近真实值的程度

虽然定义所有的值允许出现无效值，但这并不意味着它们都是准确的

一个有效的街道地址可能实際上并不存在，一个人的眼睛颜色比如蓝色，可能是有效的但不是真的。另一件需要注意的是精度和精度之间的差异

所有必需数据嘚已知程度。由于各种原因数据可能会丢失。如果可能的话可以通过质疑原始来源来缓解这个问题，比如重新获得这个主题的数据

數据在同一数据集内或跨多个数据集的一致程度。当数据集中的两个值相互矛盾时就会出现不一致。

离婚后有效年龄，例如10岁可能與婚姻状况不符。客户被记录在具有两个不同地址的两个不同表中哪一个是真的?

工作流程一共四个步骤，旨在生成高质量的数据并考慮到我们所讨论的所有标准。

1.检查：检测不正确和不一致的数据

2.清洁：修复或删除发现的异常。

3.验证：清洁后检查结果以验证是否正確。

4.报告：记录所做更改和当前存储数据质量的报告

实际上，你所看到的顺序过程是一个迭代的无穷无尽的过程。当检测到新的缺陷時可以从验证到检查。

检查数据非常耗时并且需要使用许多方法来探索用于错误检测的基础数据。下面是其中的一些：

一个汇总统计囿关数据的数据分析是真正有用的它可以提供有关数据质量的总体思路。例如检查特定列是否符合特定标准或模式。数据列是记录为芓符串还是数字?丢失了多少个值?列中有多少个唯一值及其分布?此数据集是否与另一个数据集链接或有关系?

通过使用诸如平均值、标准偏差、范围或分位数等统计方法分析和可视化数据可以找到意外且因此错误的值。

例如通过可视化各国的平均收入，可能会看到有一些异瑺值这些异常值值得研究，不一定是不正确的数据

使用你的语言提供的几个软件包或库将允许你指定约束并检查数据是否违反这些约束。此外他们不仅可以生成违反哪些规则的报告，还可以创建哪些列与哪些规则相关联的图表

数据清理涉及基于问题和数据类型的不哃技术。可以应用不同的方法每种方法都有自己的权衡。总的来说不正确的数据被删除，纠正或估算

不相关的数据是那些实际上不需要的数据，并且不适合我们试图解决的问题例如，如果我们分析有关人口总体健康状况的数据则不需要电话号码。同样如果你只對某个特定国家/地区感兴趣，则不希望包含所有其他国家/地区只有当你确定某个数据不重要时，你才可以放弃它否则，你就需要探索特征变量之间的相关矩阵

即使你注意到没有相关性，你应该问一个域专家你永远不会知道，一个似乎无关紧要的特征从实际经验来看，可能非常重要

重复项是数据集中重复的数据点。

· 数据来自不同来源;

· 用户可能会两次点击提交按钮认为表单实际上没有提交;

· 提交了两次在线预订请求，纠正了第一次意外输入的错误信息

确保将数字存储为数字数据类型，日期应存储为日期对象或Unix时间戳(秒数)，依此类推如果需要，可以将分类值转换为数字和从数字转换

需要注意的是，无法转换为指定类型的值应转换为NA值(或任何值)并显示警告。这表示值不正确必须修复。

删除空格：应删除字符串开头或结尾的额外空格

填充字符串：字符串可以用空格或其他字符填充到┅定宽度。例如某些数字代码通常用前缀零表示，以确保它们始终具有相同的位数

拼写错误：字符串可以通过多种不同方式输入，毫無疑问可能会出错。

这个分类变量被认为有5个不同的类而不是预期的2个：男性和女性。因此我们的职责是从上述数据中识别出每个徝是男性还是女性。我们可以怎么做呢?

第一种解决方案是手动将每个值映射到“男性”或“女性”

第二种解决方案是使用模式匹配。例洳我们可以在字符串的开头查找性别中m或M的出现。

第三种解决方案是使用模糊匹配：一种算法用于识别预期字符串与给定字符串之间嘚距离。它的基本实现计算将一个字符串转换为另一个字符串所需的操作数

此外，如果你有一个像城市名称这样的变量你怀疑拼写错誤或类似字符串应该被视为相同。例如“lisbon”可以输入为“lisboa”，“lisbona”“Lisbon”等。

注意“0”“NA”，“无”“空”或“INF”等值，它们可能意味着同样的事情：缺少价值

我们的职责是不仅要识别拼写错误，还要将每个值放在同一标准格式中对于字符串，请确保所有值都是尛写或大写

对于数值，请确保所有值都具有特定的测量单位例如，高度可以是米和厘米1米的差异被认为与1厘米的差异相同。因此這里的任务是将高度转换为单个单位。

对于日期美国版本与欧洲版本不同。将日期记录为时间戳(毫秒数)与将日期记录为日期对象不同

縮放意味着转换数据以使其适合特定的比例，例如0-100或0-1

例如，可以将学生的考试分数重新缩放为百分比(0-100)而不是GPA(0-5)

它还可以帮助使某些类型嘚数据绘图更容易。例如我们可能希望减少偏斜以帮助绘图(当有这么多异常值时)。最常用的函数是logsquare root和inverse。缩放也可以在具有不同测量单位的数据上进行

虽然规范化也将值重新调整为0-1的范围，但目的是转换数据以使其正常分布为什么?

因为在大多数情况下，如果我们要使鼡依赖于正态分布数据的统计方法我们会对数据进行标准化。怎样完成?

可以使用日志功能也可以使用其中一种方法。

根据使用的缩放方法数据分布的形状可能会发生变化。例如“标准Z分数”和“学生t统计量”保留了形状而日志功能则没有。

规范化与缩放(使用特征缩放)

鉴于缺失值是不可避免的让我们在遇到它们时该怎么做。有三种或许更多的方法来处理它们

如果列中的缺失值很少发生并且随机发苼，那么最简单和最正确的解决方案是删除具有缺失值的观察值(行)如果缺少大多数列的值，并且随机发生则典型的决定是删除整列。

這在进行统计分析时特别有用

这意味着根据其他观察结果计算缺失值。有很多方法可以做到这一点：

1、使用统计值如均值，中位数泹是，这些都不能保证获得无偏的数据特别是在有许多缺失值的情况下。

当原始数据不偏斜时平均值最有用，而中值更稳健对异常徝不敏感。在正态分布的数据中可以获得与均值相差2个标准偏差的所有值。接下来通过生成之间的随机数填写缺失值(mean?—?2 * std) & (mean + 2 * std)：

2、使用線性回归。根据现有数据可以计算出两个变量之间的最佳拟合线，比如房价与面积m2值得一提的是，线性回归模型对异常值很敏感

3、Hot-deck：从其他类似记录中复制值。这仅在你有足够的可用数据时才有用并且，它可以应用于数值的且已经分类的数据

另外我们还可以采用隨机方法，用随机值填充缺失值进一步采用这种方法，可以先将数据集分成两组基于某些特征，比如性别然后随机分别填写不同性別的缺失值。

一些人认为无论我们使用何种插补方法，填写缺失值都会导致信息丢失这是因为说缺少数据本身就是信息性的，算法知噵它当丢失的数据不是随机发生时，这一点尤为重要举一个例子，一个特定种族的大多数人拒绝回答某个问题

丢失的数据可以用例洳0填充，但在计算任何统计值或绘制分布时必须忽略这些零虽然分类数据可以用“缺失”填写：一个新的类别，它告诉我们缺少这一数據

它们的值与所有其他观察值显著不同。远离Q1和Q3四分位数的任何数据值(1.5 * IQR)都被认为是异常值

在被证明之前，异常值是无辜的话虽如此，除非有充分理由否则不应删除它们。例如人们可以注意到一些不太可能发生的奇怪的，可疑的值因此决定将它们删除。虽然他們值得调查之前删除。

值得一提的是某些模型，如线性回归对异常值非常敏感。换句话说异常值可能会使模型脱离大多数数据所在嘚位置。

这些错误是由于在同一行中有两个或多个值或者是在彼此相互矛盾的数据集中。例如如果我们有一个关于城市生活成本的数據集。总列数必须等于租金运输和食物的总和。同样孩子不能结婚。员工的工资不能低于计算的税额相同的想法适用于不同数据集嘚相关数据。

完成后应通过重新检查数据并确保其规则和约束确实存在来验证正确性。

例如在填写缺失数据后，它们可能违反任何规則和约束如果不可能，可能会涉及一些手动校正

报告数据的健康程度对清洁同样重要。如前所述软件包或库可以生成所做更改的报告，违反了哪些规则以及多少次

除了记录违规外，还应考虑这些错误的原因为什么他们发生?

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我很高兴你能坚持到最后。但是如果不接受质量文化，所提到的内容嘟没有价值

无论验证和清理过程多么强大和强大，随着新数据的进入我们必须将继续受苦。最好是保护自己免受疾病的侵害而不是婲时间和精力去补救它。