數據清洗的方法有哪些？

本教程操作環境：windows7系統、Dell G3電腦。

現如今，科技得到了空前發展，正是由于這個原因，很多科學技術得到大幅度的進步。就在最近的幾年里，出現了很多的名詞，比如大數據、物聯網、云計算、人工智能等。其中大數據的熱度是最高的，這是因為現在很多的行業積累了龐大的原始數據，通過數據分析可以得到對企業的決策有幫助的數據，而大數據技術能夠比傳統的數據分析技術更優秀。

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

一般來說，數據中是存在噪音的，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據清洗的方法。

通常來說，清洗數據有三個方法，分別是分箱法、聚類法、回歸法。這三種方法各有各的優勢，能夠對噪音全方位的清理。

分箱法是一個經常使用到方法，所謂的分箱法，就是將需要處理的數據根據一定的規則放進箱子里，然后進行測試每一個箱子里的數據，并根據數據中的各個箱子的實際情況進行采取方法處理數據。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進行分箱，使得每箱有一個相同的記錄數。

或者我們把每個箱的區間范圍設置一個常數，這樣我們就能夠根據區間的范圍進行分箱。其實我們也可以自定義區間進行分箱。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、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的數據進行繪制圖像，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，從而將數據擬合到一個多維面，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。這樣就能夠直接發現噪點，然后進行清除即可。

關于數據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點，這也使得數據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據分析工作。