作者：finedatalink
发布时间：2024.7.30
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数据清洗是在数据处理和分析之前，对数据集进行清理和整理的过程。这个过程包括识别并纠正错误的、不完整的、不准确的、不相关的或者是重复的数据，以确保数据的质量和准确性。数据清洗的目的是提高数据的质量，使其更适合进行数据分析或数据挖掘。
在进行数据分析和生成报告之前，需要通过数据清洗来确保数据的准确性和可靠性。
数据挖掘依赖于高质量的数据，数据清洗是提高数据质量的重要步骤。
在建立数据仓库的过程中，需要对来自不同来源的数据进行清洗和整合，以确保数据仓库中的数据是准确和一致的。
机器学习和人工智能模型的性能很大程度上依赖于训练数据的质量，数据清洗是提高模型性能的关键步骤。
Excel是常见的数据清洗工具，对于初学者或者进行简单数据处理的任务来说，是一个很好的工具。但是对于复杂的数据清洗任务，Excel可能会面临一些限制，需要进行复杂的公式和逻辑设计，不容易处理大规模数据和执行自动化处理。
因此，如果需要深入的数据处理，或者进行大规模数据处理和自动化处理时，可能需要更高级的数据清洗工具和编程语言。
excel进行数据清洗示例
Power Query是微软专门为数据清洗设计的工具，基于M语言编写，具有可扩展性和灵活性。通过Power Query的IDE界面，用户可以通过拖拽和配置来完成大多数数据清洗工作，例如数据拼接、数据过滤、数据填充、数据排序等。而且Power Query也支持代码编写，用户可以通过编写M公式来进行更复杂的数据清洗操作。对于熟悉VBA的用户来说，学习M语言的难度并不高。
Power Query数据清洗示例
Tableau Prep是一款相对较新的数据清洗工具，由著名的数据可视化公司Tableau开发。其最大的优点是可以快速、可视化地完成数据清洗操作，且自带智能拼写纠正功能。Tableau Prep还具有一些许多其他工具所没有的高级数据处理功能，例如数据合并、数据分割、重复数据删除、数据清洗流复制和分开等。
但是，相比于Power Query，Tableau Prep在自动化方面有一定的限制，要使用Tableau Prep需要费一些时间学习其操作和数据模型。而且，Tableau Prep的界面只支持图形操作，不支持编写代码，这意味着高级用户可能会受到一定的限制。
总的来说，Tableau Prep适合初学者和数据分析人员，但是对于数据处理的高级用户，Power Query可能是更好的选择。
Tableau Prep数据清洗示例
FineDataLink是一款低代码/高时效的数据集成平台，它不仅提供了数据清理和数据分析的功能，还能够将清理后的数据快速应用到其他应用程序中。FineDataLink的功能非常强大，可以轻松地连接多种数据源，包括数据库、文件、云存储等，而且支持大数据量。对比excel进行数据清洗，当excel的数据超过10w，打开的时候就非常卡顿了。此外，FineDataLink还支持高级数据处理功能，例如数据转换、数据过滤、数据重构、数据集合等。使用FineDataLink可以显著提高团队协作效率，减少数据连接和输出的繁琐步骤，使整个数据处理流程更加高效和便捷。
总的来说，FineDataLink适合对于企业级数据处理需要，需要高效处理和应用数据的用户。
FineDataLink数据清洗示例
OpenRefine是一款开源数据清洗工具，提供了许多数据清洗功能，例如数据筛选、数据重复删除、数据合并、数据磨损等。与其他数据清洗工具不同的是，OpenRefine允许用户通过界面实时预览所有的数据清洗操作，这可以帮助用户进行更精准的数据清洗处理。OpenRefine还支持自定义表达式和脚本，这使得用户可以进行高级数据处理和数据分析。此外，OpenRefine还可以自动识别和修复拼写错误。
总的来说，OpenRefine是一款免费、开源、高效的数据清洗工具，适合处理小到中等规模的数据集。
OpenRefine数据清洗示例
FineDataLink是一款低代码/高效率的ETL工具，同时也是一款数据集成工具，它可以帮助企业快速构建数据仓库，对数据进行管理、分析和使用，提高数据治理效率和质量。同时，帆软FDL也支持开放API和服务接口，可以对接其他接口数据，与其他数据工具和系统进行整合和拓展。
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