本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据已经成为企业、政府和个人不可或缺的重要资源，在数据采集、存储、传输和处理的过程中，数据质量问题日益凸显，为了确保数据的有效性和可靠性，数据清洗和数据变更成为了数据治理的重要环节，本文将深入剖析数据清洗与数据变更的区别，帮助读者更好地理解这两者在数据治理中的作用。
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数据清洗
1、数据清洗的定义
数据清洗是指通过一系列技术手段，对原始数据进行检查、识别、纠正和整理，以提高数据质量的过程，数据清洗的主要目的是消除数据中的错误、缺失、重复、异常等不良信息，确保数据的一致性、准确性和完整性。
2、数据清洗的方法
（1）缺失值处理：通过填充、删除、插值等方法处理缺失数据。
（2）异常值处理：通过聚类、统计检验等方法识别和剔除异常值。
（3）重复值处理：通过比对、去重等方法识别和删除重复数据。
（4）数据转换：对数据进行标准化、归一化、编码等转换，提高数据可比性。
3、数据清洗的意义
（1）提高数据质量：消除数据中的错误、缺失、重复、异常等不良信息，确保数据的有效性和可靠性。
（2）降低分析成本：高质量的数据可以减少后续分析过程中的错误和误导，降低分析成本。
（3）提升决策效率：数据清洗有助于提高数据分析师的工作效率，为决策者提供更加准确、全面的数据支持。
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数据变更
1、数据变更的定义
数据变更是指在数据存储、传输和处理过程中，对数据进行修改、删除、新增等操作的过程，数据变更通常是由于业务需求、系统升级、数据质量等原因引起的。
2、数据变更的类型
（1）结构变更：对数据模型、字段、关系等进行修改。
变更：对数据值进行修改，如更新、删除、新增等。
（3）元数据变更：对数据描述、标签、权限等进行修改。
3、数据变更的意义
（1）满足业务需求：数据变更可以适应业务发展需求，提高数据应用的灵活性。
（2）优化数据质量：通过数据变更，可以修复数据错误、补充缺失数据，提高数据质量。
（3）提升数据安全性：数据变更有助于控制数据访问权限，提高数据安全性。
数据清洗与数据变更的区别
1、目的不同
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数据清洗的目的是提高数据质量，消除数据中的错误、缺失、重复、异常等不良信息；而数据变更的目的是满足业务需求、优化数据质量、提升数据安全性。
2、方法不同
数据清洗主要采用数据比对、统计检验、聚类等方法；数据变更则涉及数据模型、字段、关系、值等方面的修改。
3、时间点不同
数据清洗通常在数据采集、存储、传输等阶段进行；数据变更则贯穿于整个数据生命周期。
4、影响不同
数据清洗对数据质量的影响较大，而数据变更对数据质量的影响相对较小。
数据清洗与数据变更是数据治理中两个重要的环节，它们在提高数据质量、满足业务需求、提升数据安全性等方面发挥着重要作用，了解数据清洗与数据变更的区别，有助于我们更好地进行数据治理，为企业、政府和个人提供高质量的数据资源。
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