摘要：大数据清洗是数据预处理的核心环节，目的是将原始数据转化为高质量、可分析的数据集。以下是常见的大数据清洗方法及其应用场景：
大数据清洗是数据预处理的核心环节，目的是将原始数据转化为高质量、可分析的数据集。以下是常见的大数据清洗方法及其应用场景：
1. 数据预处理
数据探查（Profiling）通过统计指标（如均值、方差、缺失率）快速了解数据分布、异常值、重复值等问题。
工具示例：Python的Pandas Profiling、Great Expectations。数据抽样
当数据量过大时，先抽取样本分析问题模式，再制定清洗策略。
2. 处理缺失值
删除记录直接删除缺失率过高的行或列（适用于缺失比例低且随机的情况）。填充缺失值
Ø 固定值填充：用0、空字符串或“Unknown”标记。
Ø 统计值填充：均值、中位数、众数（适合数值型数据）。
Ø 模型预测填充：使用回归、KNN或随机森林预测缺失值。
Ø 前后值填充：时间序列数据用前值或后值填充（如pandas.fillna(method='ffill')）。
3. 处理重复值
完全去重删除完全相同的记录（如重复提交的表单数据）。
工具示例：SQL的DISTINCT、Pandas的drop_duplicates。模糊去重
识别近似重复数据（如用户姓名拼写差异），需结合相似度算法（如Levenshtein距离、SimHash）。
4. 处理异常值
统计方法Ø Z-Score：识别偏离均值±3σ的数据。
Ø IQR（四分位距）：定义异常值为低于Q1-1.5IQR或高于Q3+1.5IQR。
Ø 百分位数截断：保留99%分位数以内的数据。
机器学习方法Ø 聚类（如DBSCAN标记离群点）。
Ø 孤立森林（Isolation Forest）、One-Class SVM（适合高维数据）。
5. 格式标准化
数据类型转换确保字段类型一致（如日期格式统一为YYYY-MM-DD，字符串转为小写）。单位统一
转换度量单位（如将“kg”和“磅”统一为“kg”）。编码统一
处理分类变量的不一致编码（如“Male”和“M”统一为“M”）。
6. 数据转换
规范化（Normalization）将数值缩放到固定范围（如Min-Max归一化、Z-Score标准化）。分箱（Binning）
将连续值分段（如年龄分为“0-18, 19-35, 36-60”）。文本清洗
Ø 去除HTML标签、特殊字符、停用词。
Ø 词干提取（Stemming）、词形还原（Lemmatization）。
工具示例：Python的NLTK、spaCy。
7. 处理不一致性
规则引擎定义业务规则修复矛盾数据（如“年龄=10岁”但“职业=医生”时标记为异常）。
工具示例：Drools、Apache Griffin。关联数据校验
通过外部数据源验证（如用行政区划代码校验地址合法性）。
8. 数据验证与监控
设置数据质量规则定义完整性、一致性、准确性等指标（如“手机号必须为11位”）。自动化监控
使用数据质量工具实时检测异常（如Great Expectations、Deequ）。
常用工具与技术
编程工具：Ø Python：Pandas、PySpark、Dask。
Ø SQL：窗口函数、CTE（复杂去重和计算）。
大数据框架：Ø Apache Spark（分布式处理）、Apache Flink（流数据清洗）。
可视化工具：Ø Trifacta、OpenRefine（交互式清洗）。
注意事项
避免过度清洗：保留数据原始分布特征，防止引入偏差。记录清洗过程：记录每一步操作，便于追溯和复现。分布式处理：超大数据集需借助Spark、Hadoop等分布式计算框架。数据漂移（Data Drift）：定期监控数据分布变化，动态更新清洗策略。通过系统化清洗，可显著提升数据质量，为后续分析、建模提供可靠基础。需根据具体业务场景灵活选择方法，并结合自动化工具提高效率。
来源：老客数据一点号