Data cleaning
数据清洗可以从两个角度看：一是为了解决数据质量问题，二是让数据更适合做挖掘。不同的目的下分不同的情况，也都有相应的解决方式和方法。
解决数据质量问题
解决数据的各种问题，包括但不限于：
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数据的完整性—-例如人的属性中缺少性别、籍贯、年龄等
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数据的唯一性—-例如不同来源的数据出现重复的情况
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数据的权威性—-例如同一个指标出现多个来源的数据，且数值不一样
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数据的合法性—-例如获取的数据与常识不符，年龄大于150岁
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数据的一致性—-例如不同来源的不同指标，实际内涵是一样的，或是同一指标内涵不一致
数据清洗的结果是对各种脏数据进行对应方式的处理，得到标准的、干净的、连续的数据，提供给数据统计、数据挖掘等使用。 为了解决以上各种问题，需要不同的手段和方法来一一处理。 每种问题都有各种情况，每种情况适用不同的处理方法。
解决数据的完整性问题
解题思路：数据缺失，补全数据。具体方法有：
1. 通过其他信息补全，例如使用身份证件号码推算性别、籍贯、出生日期、年龄等
2. 通过前后数据补全，例如时间序列缺数据了，可以使用前后的均值，缺的多了，可以使用平滑等处理。
3. 实在补不全的，虽然很可惜，但也必须要剔除。但是不要删掉，没准以后可以用得上
解决数据的唯一性问题
解题思路：去除重复记录，只保留一条。具体方法有：
1. 按主键去重，用sql或者excel“去除重复记录”即可
2. 按规则去重，编写一系列的规则，对重复情况复杂的数据进行去重。例如不同渠道来的客户数据，可以通过相同的关键信息进行匹配，合并去重。
解决数据的权威性问题
解题思路：用最权威的那个渠道的数据。具体方法:
对不同渠道设定权威级别，例如：在医院，首先得完全信任医生
解决数据的合法性问题
解题思路：设定判定规则。具体方法:
1. 设定强制合法规则，凡是不在此规则范围内的，强制设为最大值，或者判为无效，剔除
字段类型合法规则：日期字段格式为“2010-10-10”
字段内容合法规则：性别 in （男、女、未知）；出生日期<=今天
2. 设定警告规则，凡是不在此规则范围内的，进行警告，然后人工处理
警告规则：年龄》110
3. 离群值人工特殊处理，使用分箱、聚类、回归等方式发现离群值
解决数据的一致性问题
解题思路：建立数据体系，包含但不限于：
1. 指标体系（度量）
2. 维度（分组、统计口径）
3. 单位
4. 频度
5. 数据
让数据更适合做挖掘或展示
目标包括但不限于：
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高维度—-不适合挖掘
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维度太低—-不适合挖掘
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无关信息—-减少存储
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字段冗余—-一个字段是其他字段计算出来的，会造成相关系数为1或者主成因分析异常）
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多指标数值、单位不同—-如GDP与城镇居民人均收入数值相差过大
解决高维度问题
解题思路：降维，方法包括但不限于：
1. 主成分分析
2. 随机森林
解决维度低或缺少维度问题
解题思路：抽象，方法包括但不限于： 1. 各种汇总，平均、加总、最大、最小等 2. 各种离散化，聚类、自定义分组等
解决无关信息和字段冗余
解决方法：剔除字段
解决多指标数值、单位不同问题
解决方法：归一化，方法包括但不限于：
1. 最小-最大
2. 零-均值
3. 小数定标
