《数据清洗与数据校验：厘清二者的本质区别》
一、引言
在数据处理的领域中，数据清洗和数据校验是两个至关重要的环节，它们都致力于提高数据的质量，但各自有着不同的侧重点和操作方式，理解二者的区别对于有效地管理和利用数据具有深远意义。
二、数据清洗
图片来源于网络，如有侵权联系删除
1、定义与目标
- 数据清洗主要是指对数据集中存在的错误值、缺失值、重复值等进行处理，以提高数据的准确性、完整性和一致性，在一个包含客户信息的数据库中，可能存在部分客户的年龄字段填写错误（如年龄为负数或者明显超出人类正常寿命范围的值），或者某些客户的联系方式缺失等情况，数据清洗的目标就是纠正这些错误并填补缺失的信息。
- 从数据完整性的角度来看，数据清洗要确保数据集中的每条记录都包含必要的信息，以销售数据为例，如果订单记录中缺少商品数量或者价格信息，就需要通过数据清洗的手段来补充完整，否则在后续的数据分析（如计算销售额）时就会出现问题。
2、操作方法
- 对于错误值的处理，可能采用的方法包括修正、删除或者按照一定的逻辑进行替换，对于数据录入时将日期“2023 - 01 - 01”误写成“2032 - 01 - 01”的情况，如果能够通过其他关联信息（如该日期前后的业务逻辑关系）判断出正确日期，就进行修正；如果无法判断且该错误值对整体分析影响较大，则可以考虑删除该条记录。
- 对于缺失值，可以采用填充的方法，如用均值、中位数或者众数填充数值型缺失值，用最常见的类别填充分类型缺失值，在处理重复值时，一般是直接删除重复的记录，以保证数据的唯一性。
三、数据校验
1、定义与目标
- 数据校验更侧重于对数据的合法性、合理性以及数据之间关系的检查，它主要是依据预先设定的规则和标准来验证数据是否符合要求，在一个财务系统中，每一笔收支记录都需要遵循特定的会计规则，如借方金额必须等于贷方金额，数据校验就是检查数据是否满足这种规则。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 数据校验还关注数据的合理性，在员工考勤系统中，每天的工作时长不能超过24小时，如果有记录显示工作时长为30小时，就说明数据存在不合理之处，其目标是确保数据在进入系统或者在进一步处理之前就符合既定的业务逻辑和规范。
2、操作方法
- 数据校验通常是通过编写校验规则来实现的，这些规则可以是基于业务逻辑的公式，也可以是对数据格式、取值范围等的限定，在一个学生成绩管理系统中，规定成绩的取值范围在0到100之间，通过编写程序代码或者使用数据库的约束功能来校验输入的成绩数据是否在这个范围内。
- 对于数据之间关系的校验，如在一个库存管理系统中，出库数量不能大于库存数量，可以通过在系统中设置触发器或者编写数据校验程序来实现这种关系的验证。
四、数据清洗和数据校验的区别
1、侧重点不同
- 数据清洗侧重于数据的“净化”，重点处理数据中的脏数据，如错误值、缺失值和重复值等，使数据更加干净、完整，而数据校验侧重于数据的“合法性”和“合理性”，关注数据是否符合预先设定的规则、标准和业务逻辑。
2、操作顺序
- 在数据处理流程中，数据校验往往先于数据清洗，因为只有先确定数据是否符合基本的规则和逻辑，才能准确地识别出哪些数据是真正需要清洗的脏数据，在一个电商订单处理系统中，首先要校验订单中的商品编码是否存在（合法性校验），如果编码不存在，就不能按照正常的缺失值处理方式去清洗，而是要先解决编码错误的问题。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
3、处理结果的影响
- 数据清洗的结果直接改变了数据的内容，如通过填充缺失值或者修正错误值，数据集中的数据发生了实际的变化，而数据校验主要是给出数据是否合法、合理的判断结果，一般不会直接改变数据本身，如果数据校验发现数据不符合要求，可能会触发警报或者提示用户重新输入正确的数据，而不是直接修改数据。
4、技术手段不同
- 数据清洗更多地使用数据处理和转换的技术，如数据填充算法（如K - Nearest Neighbors算法用于填充缺失值）、数据去重算法等，而数据校验更多地依赖于规则定义和逻辑判断技术，如编写正则表达式来校验数据格式，或者编写复杂的业务逻辑判断语句来验证数据之间的关系。
五、结论
数据清洗和数据校验虽然都与提高数据质量有关，但它们在定义、目标、操作方法、侧重点、操作顺序、处理结果影响和技术手段等方面存在明显的区别，在实际的数据管理和处理过程中，需要正确理解和区分这两个概念，合理运用数据清洗和数据校验的技术和方法，才能确保数据的高质量，为后续的数据分析、决策制定等提供可靠的基础。
评论列表