在数据科学中，预测模型的准确性对于避免任何昂贵的错误和确保每个方面都能发挥最佳水平至关重要。一旦数据被选择和格式化，数据需要进行清洗，这是模型开发过程中关键的阶段。
在本文中，我们将概述数据清洗在数据科学中的重要性，包括它是什么、好处、数据清洗过程以及常用的工具。
什么是数据清洗？
在数据科学中，数据清洗是识别错误数据并修复错误，使最终数据集准备好可以使用的过程。错误包括重复字段、格式不正确、字段不完整、不相关或不准确的数据以及损坏的数据。
在数据科学项目中，清洗阶段位于数据流程中的验证之前。在数据流程中，每个阶段都吸收输入并创建输出，改善数据的每一步。数据流程的好处在于每个步骤都有特定的目的并且是自包含的，这意味着数据经过了彻底的检查。
数据清洗在数据科学中的重要性
数据很少以可直接使用的形式到达；事实上，可以有把握地说数据从未是完美的。当从不同来源和真实环境中收集数据时，数据肯定包含许多错误并采用不同的格式。因此，数据清洗的重要性就出现了，以使数据无错误、相关且容易被模型吸收。
在处理来自多个来源的大型数据集时，可能会发生错误，包括重复或错误分类。这些错误极大地影响算法的准确性。值得注意的是，数据清洗和组织可能会占据数据科学家时间的80%，凸显了它在数据流程中的关键作用。
数据清洗的例子
以下是数据清洗如何修复数据集中的错误的三个例子。
数据格式化
数据格式化涉及将数据转换为特定格式或修改数据集的结构。确保一致性和良好结构的数据集对于避免数据分析过程中的错误非常重要。因此，在清洗过程中采用各种技术来保证准确的数据格式化是必要的。这可能包括将分类数据转换为数值，并将多个数据源合并为一个统一的数据集。
空/缺失值
数据清洗技术在解决数据问题（如缺失或空值）方面起着关键作用。这些技术涉及使用相关信息来估计和填补数据集中的空白。例如，考虑位置字段。如果该字段为空，科学家可以使用数据集或类似数据集的平均位置数据填充它。虽然不完美，但与没有任何位置信息相比，拥有最可能的位置更可取。这种方法可以提高数据质量，增强数据集的整体可靠性。
识别异常值
在数据集中，某些数据点可能与其他数据点没有实质性的联系（例如在值或行为方面）。因此，在数据分析过程中，这些异常值具有显著扭曲结果的能力，导致错误的预测和错误的决策。然而，通过实施各种数据清洗技术，可以识别和消除这些异常值，最终确保数据集的完整性和相关性。
数据清洗的好处
数据清洗提供了一系列好处，对数据的准确性、相关性、可用性和分析产生重大影响。
- 准确性 – 使用数据清洗工具和技术可以显著减少数据集中的错误和不准确性。这对于数据分析非常重要，有助于创建能够做出准确预测的模型。
- 可用性 – 经过清洗和正确格式化后，数据可以应用于多种用例，使其更易于访问，从而可以在各种项目类型中使用。
- 分析 – 清洗的数据使分析阶段更加有效，使分析师能够获得更深入的洞察并提供更可靠的结果。
- 高效的数据存储 – 通过删除不必要和重复的数据，可以减少存储成本，因为只需保留相关、有价值的数据，无论是在现场服务器还是云数据仓库上。
- 治理 – 数据清洗可以帮助组织遵守严格的法规和数据治理，保护个人隐私并避免任何处罚。最近几个月出台了更多的数据合规法律。其中一个例子是最近的德克萨斯州消费者隐私法（TDPSA），禁止某些数据实践，例如收集与收集目的不合理相关的个人客户数据。
数据清洗过程：8个步骤
数据清洗阶段由八个常见步骤组成：
- 去重
- 删除无关数据
- 统一大写字母
- 数据类型转换
- 处理异常值
- 修复错误
- 语言翻译
- 处理缺失值
1. 去重
利用多个数据源的大型数据集很可能存在错误，特别是当新的条目没有经过质量检查时，重复数据（包括重复的电子邮件地址和电话号码）是冗余的，占用了不必要的存储空间，因此需要进行数据清洗以提高效率。
2. 删除无关数据
为了优化数据集，删除无关的数据字段至关重要。这将加快模型处理速度，并使实现特定目标的方法更加专注。在数据清洗阶段，将删除与项目范围不符的任何数据，只保留完成任务所需的必要信息。
3. 统一大写字母
对数据集中的文本进行标准化对于确保一致性和便于分析至关重要。特别重要的是纠正大写字母，因为这可以防止生成错误的类别，导致数据混乱和困惑。
4. 数据类型转换
在使用Python处理CSV数据时，分析人员通常依赖于Pandas这个数据分析库。然而，有时候Pandas在有效处理数据类型方面会有不足之处。为了确保准确的数据转换，分析人员采用清洗技术，以便在应用于实际项目时能够轻松识别正确的数据。
5. 处理异常值
异常值是一个与其他数据点关联程度较低、与数据集的整体上下文显著偏离的数据点。尽管异常值有时可以提供有趣的见解，但通常被视为应该移除的错误。
6. 修复错误
确保模型的有效性至关重要，而在数据分析阶段之前纠正错误则尤为重要。这些错误通常是由于手动录入数据时没有进行充分的检查程序造成的。例如，电话号码中包含错误的数字、电子邮件地址没有“@”符号或者用户反馈没有标点符号。
7. 语言翻译
数据集可以从不同语言的各种来源收集而来。然而，在使用这些数据进行机器翻译时，评估工具通常依赖于单语种自然语言处理（NLP）模型，这些模型一次只能处理一种语言。幸运的是，在数据清洗阶段，AI工具可以通过将所有数据转换为统一语言来提供帮助。这确保了翻译过程中更高的一致性和兼容性。
8. 处理缺失值
数据清洗的最后一步之一是处理缺失值。可以通过删除具有缺失值的记录或使用统计技术填补空白来实现这一目标。对数据集的全面了解在做出这些决策时至关重要。
总结
数据清洗在数据科学中的重要性不可低估，它可以极大地影响数据模型的准确性和整体成功。通过彻底的数据清洗，数据分析阶段很可能会输出错误的结果和不正确的预测。
数据清洗阶段需要纠正的常见错误包括重复数据、缺失值、无关数据、异常值以及将多种数据类型或语言转换为单一形式。Nahla Davies是一名软件开发人员和技术作家。在全职从事技术写作之前，她曾是一家五千强体验品牌机构的首席程序员，其客户包括三星、时代华纳、Netflix和索尼等。