数据存在缺陷不足为奇。 数字数据容易出现人为错误、不一致、冗余、拼写错误和信息不足，就像生活中的其他一切一样。 由于数据库现在占据了我们生活和工作的很大一部分，因此确保数据尽可能准确比以往任何时候都更加重要。 是时候自学 Synology 上的数据清理实践，包括最适合工作的工具和服务。
什么是数据清理？
在将数据导出到另一个系统之前，您必须清理不准确的数据库中的任何数据、缺少信息、格式不正确或包含重复条目。 此过程称为数据清理，有时称为数据清理。 使用不纯数据将具有挑战性并会带来一些困难； 因此，数据清理是数据科学的重要组成部分。 数据库清理工具通常由可用于纠正特定类别错误的程序组成。 算法、规则、查找表和其他技术用于清理数据。
为什么数据清理很重要？
数据清理至关重要，因为它有很多优点。 拥有低质量的数据会限制您作为数据专家的工作效率，并最终导致您做出不正确的分析，进而损害您的客户或雇主对未来事件做出明智决策的能力。 以下是清理数据的一些优势：
- 拥有准确的数据将使您的工作更有效率并尽可能地执行最佳分析，这将帮助您做出更好的决策。
- 不准确的数据会导致不准确的结果。 虽然你的方法可能很优秀，但它会处理错误的数据集，需要你重复分析，浪费你的时间、精力和资源。
- 它使更正不准确或损坏的数据变得简单，因为它允许您跟踪错误并识别其来源。
- 数据清理通过消除数据集中多个来源的数据时不可避免的缺陷（如重复）来简化您的数据以匹配使用所需的数据。
- 您的最终推论几乎是准确的，因为在尝试从数据中收集更多信息之前清理数据会减少错误，这将使客户、同事、员工/雇主、管理层等感到满意。
谁应该使用数据清理？
数据清理是礼貌地管理数据的重要组成部分。 为了使各个公司和部门有效地进行日常运营，数据必须是干净的。 然而，数据清理是一些数据密集型业务的高优先级阶段，例如银行、金融、零售和电信。
让我们看一下下面所述的数据库问题的一些常见原因：
- 人为输入的数据不准确。
- 缺乏行业或公司特定的数据标准。
- 旧系统上的过时数据。
- 合并数据库。
以下是数据质量事实列表：
- 由于数据不准确，企业可能会因摄入而损失高达 20% 的收入。
- 管理数据质量需要时间，员工将近一半的工作时间都花在处理低质量数据上。
- 一个小时内将近 50 家新公司和近 5 打地址和名称更改导致数据不一致。
数据清理与数据清理与数据清理
很多时候会出现这样的问题，“数据清理与数据清理与数据清理之间有什么区别？ 在数据准备过程中实际使用它们时，这些短语是可以互换的。
数据清理与数据准备过程中的各种专门操作更密切相关，包括合并、翻译、解码和过滤。 此外，数据清理是从原始数据中去除错误、填充 NULL 值、定位异常值等的过程。
数据清理工具
您可以在本节中了解有关顶级数据清理工具的更多信息。 正如谚语所说，“为正确的工作使用正确的工具。” 以下是目前市场上的一些顶级数据清理工具，本着这些明智话语的精神，排名不分先后。
#1。 温普
当今最流行且最便宜的数据清理工具之一称为 Winpure； 它可以有效地清理大量数据，去除重复数据，并迅速更正和标准化您的数据。 它处理来自 Access、Dbase 和 SQL Server 等数据库的数据，以及来自电子表格、CRM 和其他来源的数据。 高级数据净化、快速数据清理和多语言版本都是 Winpure 的功能。
#2。 打开精炼
这个开源程序，以前称为 Google Refine，负责管理、维护和操作数据。 对于一个免费工具来说还不错，它可以处理几十万行数据。 OpenRefine 包含多种编辑工具，可帮助您重命名数据、过滤数据以及添加特定元素以及清理数据。 如果您需要功能强大且免费的应用程序但预算紧张，请不要再犹豫了。
#3。 云鸟
如果您的公司使用 Salesforce，那么这是适合您的工具。 您能想到的任何数据清理任务，例如数据迁移、重复数据删除等，都由该服务处理。 该技术支持各种规模的公司，并且足够智能，可以检测用户犯的错误和数据问题。 REST 和 SOAP 框架甚至进一步支持应用程序编程接口 (API)。
#4。 数据阶梯
根据 15 项独立调查，被称为 Data Ladder 的技术很受欢迎，并以快速和精确着称。 该软件为您提供匹配、清理和删除重复数据所需的一切，并具有直观的可视化界面。 它还利用一系列令人难以置信的算法来查找模糊性、语音和截断数据方面的问题。
#5。 TIBCO 清晰度
这个快速且引人入胜的计划侧重于为企业客户提供一次性分析和清理大量数据所需的工具，使其成为数据发现、清理和转换的完美选择。 可以使用 TIBCO Clarity 提供的工具对最常见的数据源和文件类型进行分析、标准化、验证和转换。
#6。 三面牧马人
Wrangler 是一款免费的交互式工具，非常适合数据清理和转换，格式化时间更短，更专注于数据分析。 数据分析师能够更好地快速准确地清理和准备杂乱无章的数据。 Trifacta 采用机器学习技术来推荐常见的转换和聚合，为清理准备数据。
还有其他可用的数据清理工具，其中一些工具优先处理特定区域的数据清理。 每个组织都有不同的要求，因此请仔细比较选项以找到最合适的。
数据清理服务
下面列出了顶级数据清理服务，以保持您的数据一致和干净，以便进行准确的分析和决策。 一些数据清理服务是完全免费的，而其他服务的价格包括无风险试用：
#1。 德雷克
Drake 是一种灵活且用户友好的工具。 其基于文本的数据工作流中的数据处理步骤定义了输入和输出，用户可以解决它们之间的依赖关系，并选择接下来要执行的命令和顺序。 Drake 的创建是为了管理数据工作流，它将命令执行集中在数据及其周围的依赖项上。
#2。 需求工具
该数据质量套件旨在帮助企业增强 Salesforce CRM 和 Microsoft Dynamics 365 CRM 中的数据。 如果您的数据清理用例仅限于 CRM，DemandTools 是您的理想工具。 DemandTool的Cleansing Tools模块通过无重复联系人的线索转换管理和重复记录的预防和纠正，帮助提高数据质量。
#3。 数据清理器
用于评估和分析数据质量以改进决策制定的强大数据分析工具称为 Quadient Data Cleaner。 为了产生更好的结果，该工具可以在数据集中查找模式、缺失值、字符集和其他属性。 为了找到重复项并将它们组合成一个版本，它采用了模糊逻辑。
#4。 精炼器
Aficx（以前称为 Nube Technologies）在此工具中使用 Spark 进行记录链接、分布式实体解析和重复数据删除。 高精度、快速部署和运行时性能只是其卓越优势中的一小部分。 它使用横向扩展的分布式架构和机器学习方法来提供最佳的实体解析和模糊数据匹配。
#5。 IBM InfoSphere 质量阶段
最著名的支持完整数据质量的数据清理服务之一，它是一种旨在支持数据质量的解决方案。 它有助于为最重要的单位（如供应商、客户、产品、位置等）创建一致的视图，并使清理和管理数据库变得简单。 支持大数据、主数据管理、数据仓库、商业智能等高质量数据的交付。
数据清理工具有哪些优势？
手动清理数据是一个费力且耗时的过程，因为它需要手动检查每一行数据条目，这会花费大量时间并增加人为错误的可能性。
数据清理工具通过使用各种规则和算法彻底检查一天来自动执行数据清理或清理的整个过程。 它清理数据并为分析做好准备。
尽管市场上有许多数据清理工具，但选择一款满足公司需求的工具可能具有挑战性。 为了自动化数据清理过程并节省时间，企业使用数据清理工具。
使用数据清理服务的限制
- 一些数据清理服务缺乏智能。 结果，他们可能会错误地处理某些数据集观察结果。
- 最好的数据清理工具的最便宜或免费版本仅提供最基本的功能。
- 您必须公开您的数据，无论使用这些数据清理服务可能有多敏感，而不知道该工具可能在后台做什么。
- 即使使用最好的数据清理服务，数据清理也可能是一个耗时的过程，尤其是在处理大型数据集时。
什么是数据清理 Synology?
在最基本的形式中，Synology 数据清理过程将检查数据的每个“副本”，如果它与存储的校验和不匹配，则会更正它。 此过程主要用于检查一段时间内未读取的数据是否出现退化，如果出现退化，则进行更正。
确认数据清理将对您当前的共享文件夹起作用后，您必须确保为 Synology NAS 上的数据清理制定计划。
- 访问存储管理器并选择您创建的存储池。
- 选择计划数据清理并确保它在顶部打开。
- 在“频率”部分检查您是否至少每六个月运行一次。
- 如果您之前没有这样做，立即开始数据清理过程不会有什么坏处。 在 Storage Manager 页面上，选择 Data Scrubbing 旁边的 Run Now。
如前所述，Synology 数据清理程序仅适用于正确配置的共享文件夹。 所有使用 BTRFS 的 Synology NAS 所有者都应该执行此过程，这将防止文件系统位腐烂。
数据清理作业
以美国全国平均水平为基准，需要数据清理技能的工作的平均工资为 175,116 美元。
在 Indeed.com 上，大约有 3525 个数据清理工作。 申请患者服务代表、数据分析师等职位！
哪些州的数据清理工作最多？
数据清理工作职位空缺最多的州是：
- 密西西比州
- 爱荷华州
哪些城市正在招聘数据清理方面的职位？
数据清理职位空缺最多的城市：
- 洛杉矶
- 亚特兰大
- 芝加哥
- Austin
- 休斯顿
是否需要数据清理？
是的。 每个人都应该有干净的数据； 那是显而易见的。 然而，有一些特定的部门和行业，由于它们在社会中发挥着至关重要的作用，因此必须将数据清理作为非常高的优先事项。
数据清理是数据挖掘的一部分吗？
是的。 数据清理是数据挖掘中的一项重要技术。 它承载着模型构建的关键要素。
Etl中的数据清理过程有什么用？
ETL 过程中的数据清理确保只有高质量的数据通过并加载到数据仓库中。
如何在 SQL 中清理数据？
这是一个 8 步数据清理技术，可帮助您准备数据：
- 删除不相关的数据。
- 删除重复数据。
- 修复结构错误。
- 进行类型转换。
- 处理丢失的数据。
- 处理异常值。
- 标准化/规范化数据。
- 验证数据。
您如何进行数据清理？
如何清理数据：
- 删除冗余或不相关的观察。
- 修复结构错误。
- 过滤不需要的异常值。
- 处理丢失的数据。
- 验证和质量保证。
结论
这篇文章向您深入介绍了数据清理是什么、它是如何完成的，以及对可用的顶级数据清理服务和工具的分析，使您可以根据自己的业务需求做出适当的选择。 由于没有理想的数据清理方法，因此该过程应根据数据的状态尽可能灵活。
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参考资料
