预约成功
在您可以真正挖掘所谓大数据并能获取洞察信息建模之前，您需要清理它。拥有或创造一个干净，结构良好的数据集有时是不可能的。数据集可以有各种形状和大小的(有些好，有些不太好!)，特别是当你从网络上获得它。下面的数据清洗软件工具将帮助您细化数据并将其重塑为可用的数据集。(部分工具都有特征工程的技术)
1、数据清洗常用工具——OpenRefine
OpenRefine(原GoogleRefine)是一个开源工具，专门用于清理杂乱的数据。我们可以轻松，快速地探索巨大的数据集，即使数据有点非结构化。
就数据软件而言，OpenRefine是非常用户友好的。虽然，良好的数据清洗的原则和基础知识肯定有帮助。OpenRefine的好处是它有一个巨大的社区，有很多贡献者意味着软件不断变得越来越好。你可以问(非常有帮助和患者)社区的问题，如果你陷入困境。你可以看看他们的Github上库在这里你还可以找到OpenRefine维基。
2、数据清洗常用工具——DataCleaner
数据处理是一项长期而艰苦的任务。数据可视化工具只能读取结构良好，“干净”的数据集。DataCleaner为我们做艰苦的工作，并将凌乱的半结构化数据集转换为所有可视化软件可以读取的干净可读的数据集。
DataCleaner还提供数据仓库和数据管理服务。该公司提供30天免费试用，然后是每月订阅费。
说明：我主要用于清洗的工具是refine。
以上就是有关于数据清洗常用工具的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。
