一、介紹
在進行數據分析之前，自己拿到的數據大部分情況下都是不能夠直接用的，會存在很多數據質量的問題，這個時候就需要我們先過濾一遍。

數據清洗是整個數據分析鏈路中非常重要的一個環(huán)節(jié)，能夠提供更高的質量的數據，同時供應挖掘材料。

二、解決質量問題
解決各種數據質量問題的目的，包括但不限于：

數據的完整性 —— 例如，人的屬性中缺少性別、籍貫、年齡等
數據的唯一性 —— 例如，不同來源的數據重復出現(xiàn)的情況
數據的權威性 —— 例如，同一個指標出現(xiàn)多個來源的數據，且數值不一樣
數據的合法性 —— 例如，獲取的數據與常識不符，年齡大于150歲。
數據的一致性 —— 例如，不同來源的不同指標，實際內涵是一樣的，或是同一指標內涵不一致。
數據清洗的結果是對各種臟數據進行對應方式的處理，得到標準的、干凈的、連續(xù)的數據，提供給數據統(tǒng)計、數據挖掘等使用。

三、解決辦法

1. 數據的完整性
   思路：數據缺失，那么補上就好了。

首先判斷能不能從源頭上直接補上，這部分的數據缺失太多，是否研發(fā)那邊某個埋點的功能異常，導致一些數據無法上報，這個時候需要找研發(fā)對接。

如果是正常的數據丟失率例如1%-2%左右，那么可以具體通過一下一些方式不上數據：

通過其他信息補全，例如使用身份證件號推算性別、籍貫、出生日期、年齡等
通過前后數據補齊，例如時間序列數據確實了，可以使用前后的均值，缺的多了，可以使用平滑等處理。均值、中位數，或者自動向上或者向下補齊都是比較常用的方法。
實在補不全的，雖然很可惜，但也必須要剔除。但是不要刪掉，沒準以后用的上。
sql處理方式

#查看comm字段缺失數量
select sum(comm is null) from emp;
# 平均值填充
select ifnull(comm,(select avg(comm) from emp)) from emp;
# 也可以使用coalesce()函數，該函數將多個表達式或列作為參數，并返回第一個非空的值
select coalesce(comm,0) from emp; # 將null值填充為0

2. 數據的唯一性
   思路：去除重復記錄，只保留一條。

去重的方法有：

按主鍵去重，用sql 『去除重復記錄』即可。
按規(guī)則去重，編寫一系列規(guī)則，對重復情況復雜的數據進行去重。例如不同渠道來的客戶數據，可以通過相同的關鍵信息進行匹配，合并去重。
sql處理方式

# 去重單個字段
select distinct comm from emp;
# 使用group by + 聚合函數例如max，min，any_value
# 去重多個字段,設定一個student表，其中，同一個學生可能有兩個age值
select name,any_value(age) from student group by name
select name,max(age) from student group by name
any_value()會選擇被分到同一組的數據里第一條數據的指定列值作為返回數據

3. 數據的權威性
   思路：用最權威的那個渠道的數據

方法：對不同渠道設定權威級別

4. 數據的合法性
   思路：設定判定規(guī)則

設定強制合法規(guī)則，凡是不在此規(guī)則范圍內的，強制設為最大值，或者判為無效，剔除
字段類型合法規(guī)則：日期字段格式為『2010-10-10』
字段內容合法規(guī)則：性別 in （男、女、未知）;出生日期<=今天
設定告警規(guī)則，凡是不再此規(guī)則范圍內的，進行告警，然后人工處理
告警規(guī)則：年齡 > 110
離群值人工特殊處理，使用分箱、聚類、回歸、等方法發(fā)現(xiàn)離群值
sql處理方式

# 使用where條件進行限制
select name,sex,age from student
where sex in ("男","女","未知")
and age between 0 and 110

5. 數據的一致性問題
   思路：建立元數據體系，包括但不限于：指標體系（度量）、維度（分組、統(tǒng)計口徑）、單位、頻度、數據。

tips：如果數據質量問題比較嚴重，建議跟技術團隊好好聊聊。

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