本教程操作環(huán)境：windows7系統(tǒng)、Dell G3電腦。

現(xiàn)如今，科技得到了空前發(fā)展，正是由于這個原因，很多科學技術(shù)得到大幅度的進步。就在最近的幾年里，出現(xiàn)了很多的名詞，比如大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能等。其中大數(shù)據(jù)的熱度是最高的，這是因為現(xiàn)在很多的行業(yè)積累了龐大的原始數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)分析可以得到對企業(yè)的決策有幫助的數(shù)據(jù)，而大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)更優(yōu)秀。

但是，大數(shù)據(jù)離不開數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)，海量的數(shù)據(jù)中有很多是我們我們需要的數(shù)據(jù)，也有很多我們不需要的數(shù)據(jù)。正如世界上沒有完全純凈的東西，數(shù)據(jù)也會存在雜質(zhì)，這就需要我們對數(shù)據(jù)進行清洗才能保證數(shù)據(jù)的可靠性。

一般來說，數(shù)據(jù)中是存在噪音的，那么噪音是怎么清洗的呢？我們就在這篇文章中給大家介紹一下數(shù)據(jù)清洗的方法。

通常來說，清洗數(shù)據(jù)有三個方法，分別是分箱法、聚類法、回歸法。這三種方法各有各的優(yōu)勢，能夠?qū)υ胍羧轿坏那謇怼?/p>

分箱法是一個經(jīng)常使用到方法，所謂的分箱法，就是將需要處理的數(shù)據(jù)根據(jù)一定的規(guī)則放進箱子里，然后進行測試每一個箱子里的數(shù)據(jù)，并根據(jù)數(shù)據(jù)中的各個箱子的實際情況進行采取方法處理數(shù)據(jù)。看到這里很多朋友只是稍微明白了，但是并不知道怎么分箱。如何分箱呢？我們可以按照記錄的行數(shù)進行分箱，使得每箱有一個相同的記錄數(shù)。

或者我們把每個箱的區(qū)間范圍設置一個常數(shù)，這樣我們就能夠根據(jù)區(qū)間的范圍進行分箱。其實我們也可以自定義區(qū)間進行分箱。這三種方式都是可以的。分好箱號，我們可以求每一個箱的平均值，中位數(shù)、或者使用極值來繪制折線圖，一般來說，折線圖的寬度越大，光滑程度也就越明顯。

回歸法就是利用了函數(shù)的數(shù)據(jù)進行繪制圖像，然后對圖像進行光滑處理。回歸法有兩種，一種是單線性回歸，一種是多線性回歸。單線性回歸就是找出兩個屬性的最佳直線，能夠從一個屬性預測另一個屬性。多線性回歸就是找到很多個屬性，從而將數(shù)據(jù)擬合到一個多維面，這樣就能夠消除噪聲。

聚類法的工作流程是比較簡單的，但是操作起來確實復雜的，所謂聚類法就是將抽象的對象進行集合分組，成為不同的集合，找到在集合意外的孤點，這些孤點就是噪聲。這樣就能夠直接發(fā)現(xiàn)噪點，然后進行清除即可。

關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的方法我們給大家一一介紹了，具體就是分箱法、回歸法、聚類法。每個方法都有著自己獨特的優(yōu)點，這也使得數(shù)據(jù)清洗工作能夠順利地進行。所以說，掌握了這些方法，有助于我們后面的數(shù)據(jù)分析工作。