数据清洗是处理和整理数据的过程，旨在提高数据质量和准确性。它与数据变更不同，后者指对已有数据的实质性修改。本质区别在于清洗是优化数据质量，变更则是数据内容的调整。应用场景上，清洗适用于数据预处理和错误纠正，变更则用于更新数据以反映现实变化。
本文目录导读：
图片来源于网络，如有侵权联系删除
数据清洗的定义与作用
1、定义
数据清洗，又称数据整理，是指对原始数据进行检查、识别、修正、补充、删除等操作，以消除错误、异常、冗余、重复等数据质量问题，提高数据质量和可用性的过程，数据清洗是数据治理的重要环节，旨在确保数据的准确、完整、一致、有效。
2、作用
（1）提高数据质量：通过数据清洗，可以消除错误、异常、冗余、重复等数据质量问题，提高数据的准确性和可靠性。
（2）降低分析成本：高质量的数据有助于提高数据分析的效率和准确性，从而降低分析成本。
（3）提高决策质量：高质量的数据为决策者提供有力支持，有助于提高决策质量。
（4）优化业务流程：数据清洗有助于优化业务流程，提高业务运营效率。
（5）满足合规要求：数据清洗有助于满足相关法规和标准，降低合规风险。
数据变更的定义与作用
1、定义
数据变更，是指对已有数据内容进行修改、更新、删除等操作，以适应业务需求、满足合规要求或提高数据质量的过程，数据变更包括数据更新、数据替换、数据删除等。
2、作用
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（1）满足业务需求：数据变更有助于满足业务需求，如新增、修改、删除业务数据等。
（2）适应法规要求：数据变更有助于适应相关法规要求，如数据脱敏、数据加密等。
（3）提高数据质量：通过数据变更，可以修正错误、异常、冗余等数据质量问题，提高数据质量。
（4）优化数据结构：数据变更有助于优化数据结构，提高数据可用性和可扩展性。
数据清洗与数据变更的区别
1、目的不同
数据清洗旨在提高数据质量，消除错误、异常、冗余、重复等数据质量问题；数据变更则侧重于满足业务需求、适应法规要求或提高数据质量。
2、操作对象不同
数据清洗针对的是原始数据，对错误、异常、冗余、重复等数据进行处理；数据变更针对的是已有数据，对数据内容进行修改、更新、删除等操作。
3、范围不同
数据清洗的范围较广，涉及数据质量、数据准确性、数据完整性等方面；数据变更的范围相对较窄，主要针对数据内容进行修改。
4、时间点不同
图片来源于网络，如有侵权联系删除
数据清洗通常在数据采集、存储、处理等环节进行，以消除数据质量问题；数据变更则可能发生在任何时间点，如业务需求变更、法规要求变更等。
应用场景分析
1、数据清洗应用场景
（1）数据采集：在数据采集阶段，对原始数据进行清洗，确保数据质量。
（2）数据分析：在数据分析阶段，对数据进行清洗，提高分析结果的准确性。
（3）数据挖掘：在数据挖掘阶段，对数据进行清洗，提高挖掘结果的可靠性。
2、数据变更应用场景
（1）业务需求变更：根据业务需求，对数据进行更新、删除等操作。
（2）法规要求变更：根据法规要求，对数据进行脱敏、加密等操作。
（3）数据质量提升：对数据进行修改、更新等操作，提高数据质量。
数据清洗与数据变更在目的、操作对象、范围和时间点等方面存在一定区别，在实际应用中，应根据具体需求选择合适的数据处理方法，以提高数据质量和满足业务需求。
评论列表