数据清洗，高质量数据的保障

数据清洗——人工智能时代的产物

随着信息处理技术的不断发展，各行各业已建立了很多计算机信息系统，累积了大量的数据。为了使数据能够有效地支持组织的日常运作和决策，这就要求数据可靠无误，能够准确地反映现实世界的状况。数据是构成信息的前提和基础，好的数据质量是各种数据分析如OLAP、数据挖掘等有效应用的基本条件。人们常常抱怨“数据丰富，信息贫乏”,究其原因，一是缺乏有效的数据分析技术；二是数据质量不高，如数据输入错误、不同来源数据引起的不同表示方法，数据间的不一致等，导致现有的数据中存在这样或那样的脏数据。脏数据主要表现为：拼写问题、打印错误、不合法值、空值、不一致值、简写、重复、不遵循引用完整性等。

数据清洗的重要性

数据清洗是提高数据质量的重要手段之一，那么什么是数据清洗呢？数据清洗就是检测和去除数据中的噪声数据和无关数据、处理遗漏数据、去除空白数据域和知识背景下的白噪声。

数据清洗利用现有的技术手段和方法检测出数据源中的“脏数据”，并将“脏数据”转化为满足数据使用这要求的数据。数据清洗利用回溯的思想，分析数据源的特征，根据相应的业务规则，对数据流经的每个环节进行分析考察，从中总结出相应的数据清洗规则、策略，并基于现有的清洗算法和模型，抽象出符合实际需要的数据清洗策略、算法和框架，最后在数据集上应用这些算法。

数据清洗常见应用——金融行业

随着信息化程度的提高，金融机构内部积累了大量的业务数据，这些数据是金融机构进行正确决策的数据基础，而质量差的数据则起到相反作用。所以，为了更好地利用这些数据为金融机构服务，很多金融机构纷纷建立起了自己的数据中心或者数据仓库。数据清洗是数据中心或数据仓库系统的重要环节，是保证数据质量的刚需。

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