数据治理：数据清洗原理、流程、工具及实战

主要观点总结

本文介绍了数据清洗的概述、原理、流程、工具及实战操作。数据清洗是大数据时代必不可少的环节，旨在将“脏数据”转化为满足要求的数据。文章详细阐述了数据清洗的各个环节，包括缺失值清洗、格式与内容清洗、逻辑错误清洗等，并介绍了相关的数据清洗工具，如OpenRefine、DataCleaner、Kettle和Beeload。最后，通过实战操作，演示了如何使用OpenRefine进行数据查看、清洗和导出，以及Excel的有效性分析和数据分析并清除无效数据。

关键观点总结

关键观点1: 数据清洗的定义和重要性

数据清洗是大数据时代必不可少的环节，旨在将“脏数据”转化为满足要求的数据。

关键观点2: 数据清洗的流程

数据清洗包括预处理、缺失值清洗、格式与内容清洗、逻辑错误清洗等步骤。

关键观点3: 数据清洗的工具

数据清洗常用的工具有OpenRefine、DataCleaner、Kettle和Beeload等。

关键观点4: 实战操作演示

文章通过实战操作，演示了如何使用OpenRefine进行数据查看、清洗和导出，以及Excel的有效性分析和数据分析并清除无效数据。

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