本文目录导读：
数据清洗
数据清洗，顾名思义，是指对原始数据进行整理、过滤、校验等操作，以消除数据中的错误、缺失、异常等问题，提高数据质量的过程，在数据清洗过程中，我们需要遵循以下规则：
1、检查数据完整性：确保数据中不存在缺失值，对缺失值进行填充或删除。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、识别异常值：对数据中的异常值进行识别，分析其产生原因，并采取相应措施进行处理。
3、消除重复数据：对数据集中的重复记录进行识别和删除，避免重复数据对分析结果的影响。
4、数据格式统一：将数据集中的不同格式进行统一，如日期格式、数字格式等。
5、数据类型转换：对数据集中的数据类型进行转换，确保数据类型的一致性。
6、数据标准化：对数据集中的数据进行标准化处理，使其符合特定分析要求。
数据变更
数据变更，是指在数据使用过程中，由于业务需求、数据源更新等原因，对数据进行修改、删除或新增的过程，与数据清洗相比，数据变更具有以下特点：
图片来源于网络，如有侵权联系删除
1、目的性：数据变更具有明确的目的，如满足业务需求、提高数据质量等。
2、动态性：数据变更是一个动态过程，随着业务需求的变化，数据变更也会相应调整。
3、逆向性：数据变更可以进行逆向操作，即撤销变更，恢复到变更前的状态。
4、约束性：数据变更需要遵循一定的规则和标准，确保数据变更的合理性和有效性。
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，消除数据中的错误、缺失、异常等问题；数据变更则是为了满足业务需求，对数据进行修改、删除或新增。
2、触发条件不同：数据清洗通常在数据采集、存储、分析等环节进行，而数据变更则可能发生在数据使用过程中。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
3、操作方式不同：数据清洗是对原始数据进行处理，而数据变更是对已存在数据进行修改。
4、影响范围不同：数据清洗主要影响数据质量，而数据变更可能影响数据的一致性、准确性等。
实际应用
1、数据清洗在实际应用中，如市场调研、金融分析、客户关系管理等领域，有助于提高数据分析的准确性和可靠性。
2、数据变更在实际应用中，如企业内部管理系统、电商平台等，有助于满足业务需求，提高数据应用效果。
数据清洗与数据变更在数据应用中扮演着重要角色，了解两者之间的区别，有助于我们更好地进行数据管理，提高数据质量，为业务决策提供有力支持，在实际操作中，我们需要根据具体场景和需求，合理运用数据清洗与数据变更方法，确保数据的有效性和实用性。
标签： #数据清洗和数据变更有啥区别
评论列表