《数据治理与数据清洗：内涵、区别及关联剖析》
一、数据清洗概述
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（一）数据清洗的定义
数据清洗主要是指对原始数据进行审查和校验的过程，目的在于识别数据中的错误、重复、不完整、格式不规范等问题，并对这些问题进行修正、补充或删除等操作，以提高数据的质量，在一个包含客户信息的数据库中，可能存在着某些客户的电话号码格式错误，有的多了一位数字，有的少了区号；或者存在同一个客户的重复记录，这些都是数据清洗需要解决的问题。
（二）数据清洗的主要操作
1、缺失值处理
- 当数据集中存在缺失值时，可以采用多种方法进行处理，一种是删除包含缺失值的记录，但这种方法可能会导致数据量的大量减少，尤其是当缺失值比例较高时会损失很多有用信息，另一种是填充缺失值，例如使用均值、中位数或众数来填充数值型缺失值，对于分类变量的缺失值，可以使用最常见的类别进行填充。
2、重复值处理
- 通过比较数据集中的每条记录，识别并删除完全相同或近似相同的记录，在处理大规模数据集时，这一过程可能需要高效的算法和工具来降低计算成本和时间复杂度。
3、错误值修正
- 对于明显不符合逻辑或业务规则的值进行修正，比如在一个销售数据集中，某商品的销售数量为负数，这显然不符合实际业务场景，就需要根据相关的销售记录、库存变动等信息来修正这个错误值。
4、数据格式标准化
- 将不同格式的数据统一为标准格式，例如日期格式，有的记录可能是“yyyy - mm - dd”，有的可能是“mm/dd/yyyy”，需要将其统一为一种格式，以便于后续的数据分析和处理。
（三）数据清洗的重要性
1、提高数据分析的准确性
- 如果数据存在大量的错误、缺失和重复，基于这些数据进行的分析结果将是不可靠的，例如在市场调研中，如果对消费者年龄数据没有进行清洗，存在大量错误的年龄输入，那么得出的关于不同年龄层消费偏好的结论可能会完全偏离实际情况。
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2、提升数据挖掘的效率
- 干净的数据能够使数据挖掘算法更快地收敛，减少算法的迭代次数，在数据挖掘任务中，如分类和聚类算法，输入数据的质量直接影响算法的性能，如果数据中存在大量噪声，算法可能会陷入局部最优解，而不是找到全局最优解。
3、增强数据的可用性
- 经过清洗的数据更适合于各种应用场景，无论是商业智能报表的生成、数据可视化还是机器学习模型的训练，在构建一个预测股票价格的机器学习模型时，只有使用经过清洗的股票历史数据，模型才有可能准确地预测未来的股票价格走势。
二、数据治理与数据清洗的区别
（一）概念范畴
1、数据治理
- 数据治理是一个更为广泛的概念，它涵盖了数据的整个生命周期，包括数据的规划、创建、存储、使用、共享、归档和销毁等各个环节，数据治理旨在建立一套完整的数据管理体系，确保数据的质量、安全性、合规性、可用性等多方面的要求，它涉及到组织架构、政策法规、流程管理、技术工具等多个层面的协调和管理，一个企业的数据治理框架可能包括数据治理委员会的设立，制定数据安全政策、数据访问权限管理流程等。
2、数据清洗
- 数据清洗仅仅是数据治理过程中的一个环节，主要聚焦于数据质量提升中的数据净化工作，它是一种具体的数据处理技术手段，重点关注数据中的错误、缺失、重复等质量问题的解决，不涉及数据治理中的组织架构、政策制定等更广泛的内容。
（二）目标导向
1、数据治理
- 数据治理的目标是全方位地管理数据资产，使数据成为企业的战略资源，它要满足企业内部不同部门对数据的需求，同时也要符合外部法律法规的要求，企业为了满足GDPR（《通用数据保护条例》）的要求，在数据治理过程中要确保用户数据的隐私保护，对数据的存储、传输和使用进行严格的管理。
2、数据清洗
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- 数据清洗的目标则比较单一，就是提高数据的质量，使数据更适合于特定的数据分析、挖掘或其他数据应用任务，比如为了构建一个准确的客户流失预测模型，对客户相关数据进行清洗，以确保模型输入数据的准确性。
（三）实施主体与方式
1、数据治理
- 数据治理通常需要企业高层的支持，涉及多个部门的协同合作，它是一个自上而下的过程，由数据治理委员会等组织制定战略、政策和流程，然后由各个部门和人员去执行，企业的IT部门负责数据的存储和技术维护，业务部门负责提供数据需求和使用数据进行业务决策，而数据治理委员会负责协调两者之间的关系并监督数据治理政策的执行。
2、数据清洗
- 数据清洗可以由数据分析师、数据工程师等技术人员具体操作实施，它主要是一种自下而上的操作，技术人员根据具体的数据集和数据应用需求，采用相应的数据清洗工具和技术来对数据进行处理，数据工程师使用Python中的pandas库对一个数据集进行缺失值处理和格式标准化。
（四）持续改进性
1、数据治理
- 数据治理是一个持续改进的过程，随着企业业务的发展、外部环境的变化（如法律法规的更新、技术的创新等），数据治理的策略、流程和架构都需要不断地调整和优化，随着新的数据隐私法规的出台，企业的数据治理需要在数据保护方面做出相应的改进。
2、数据清洗
- 数据清洗虽然也可以根据新的数据问题和需求进行调整，但它相对更侧重于一次性或阶段性地解决数据质量问题，一旦数据清洗完成，并且数据应用场景没有发生大的变化，数据清洗的操作可能不需要频繁进行，对于一个相对稳定的数据集，如果已经进行了全面的数据清洗，在没有新的数据输入或者数据质量问题没有再次出现的情况下，不需要再次进行大规模的数据清洗操作。
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