数据清洗(Data Cleaning)

数据清洗(Data Cleaning)

　　数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。

　　1.一致性检查

　　一致性检查(consistency check)是根据每个变量的合理取值范围和相互关系，检查数据是否合乎要求，发现超出正常范围、逻辑上不合理或者相互矛盾的数据。例如，用1-7级量表测量的变量出现了0值，体重出现了负数，都应视为超出正常值域范围。SPSS、SAS、和Excel等计算机软件都能够根据定义的取值范围，自动识别每个超出范围的变量值。具有逻辑上不一致性的答案可能以多种形式出现：例如，许多调查对象说自己开车上班，又报告没有汽车；或者调查对象报告自己是某品牌的重度购买者和使用者，但同时又在熟悉程度量表上给了很低的分值。发现不一致时，要列出问卷序号、记录序号、变量名称、错误类别等，便于进一步核对和纠正。

　　2.无效值和 缺失值的处理

　　由于调查、编码和录入误差，数据中可能存在一些无效值和缺失值，需要给予适当的处理。常用的处理方法有：估算，整例删除，变量删除和成对删除。

　　估算(estimation)。最简单的办法就是用某个变量的样本均值、中位数或众数代替无效值和缺失值。这种办法简单，但没有充分考虑数据中已有的信息，误差可能较大。另一种办法就是根据调查对象对其他问题的答案，通过变量之间的相关分析或逻辑推论进行估计。例如，某一产品的拥有情况可能与家庭收入有关，可以根据调查对象的家庭收入推算拥有这一产品的可能性。

　　整例删除(casewise deletion)是剔除含有缺失值的样本。由于很多问卷都可能存在缺失值，这种做法的结果可能导致有效样本量大大减少，无法充分利用已经收集到的数据。因此，只适合关键变量缺失，或者含有无效值或缺失值的样本比重很小的情况。

　　变量删除(variable deletion)。如果某一变量的无效值和缺失值很多，而且该变量对于所研究的问题不是特别重要，则可以考虑将该变量删除。这种做法减少了供分析用的变量数目，但没有改变样本量。

　　成对删除(pairwise deletion)是用一个特殊码(通常是9、99、999等)代表无效值和缺失值，同时保留数据集中的全部变量和样本。但是，在具体计算时只采用有完整答案的样本，因而不同的分析因涉及的变量不同，其有效样本量也会有所不同。这是一种保守的处理方法，最大限度地保留了数据集中的可用信息。

　　采用不同的处理方法可能对分析结果产生影响，尤其是当缺失值的出现并非随机且变量之间明显相关时。因此，在调查中应当尽量避免出现无效值和缺失值，保证数据的完整性。

　　数据清洗原理:利用有关技术如数理统计、数据挖掘或预定义的清理规则将脏数据转化为满足数据质量要求的数据,如图所示。

　　按数据清洗的实现方式与范围,可分为4种:

　　(1) 手工实现,通过人工检查,只要投入足够的人力物力财力,也能发现所有错误,但效率低下。在大数据量的情况下,几乎是不可能的。

　　(2) 通过专门编写的应用程序,这种方法能解决某个特定的问题,但不够灵活,特别是在清理过程需要反复进行(一般来说,数据清理一遍就达到要求的很少)时,导致程序复杂,清理过程变化时,工作量大。而且这种方法也没有充分利用目前数据库提供的强大数据处理能力 。

　　(3) 解决某类特定应用域的问题,如根据概率统计学原理查找数值异常的记录,对姓名、地址、邮政编码等进行清理,这是目前研究得较多的领域,也是应用最成功的一类。如商用系统: Trillinm Software , System Match Maketr 等。

　　(4) 与特定应用领域无关的数据清理,这一部分的研究主要集中在清理重复的记录上,如Data Cleanser Data Blade Module ,Integrity 系统等。

　　这4种实现方法,由于后两种具有某种通用性,较大的实用性,引起了越来越多的注意。但是不管哪种方法,大致都由三个阶段组成: ①数据分析、定义错误类型; ②搜索、识别错误记录; ③修正错误。

　　第一阶段,尽管已有一些数据分析工具,但仍以人工分析为主。在错误类型分为两大类:单数据源与多数据源,并将它们又各分为结构级与记录级错误。这种分类非常适合于解决数据仓库中的数据清理问题。

　　第二阶段,有两种基本的思路用于识别错误:一种是发掘数据中存在的模式,然后利用这些模式清理数据;另一种是基于数据的,根据预定义的清理规则,查找不匹配的记录。后者用得更多。

　　第三阶段,某些特定领域能够根据发现的错误模式,编制程序或借助于外部标准源文件、数据字典一定程度上修正错误;对数值字段,有时能根据数理统计知识自动修正,但经常须编制复杂的程序或借助于人工干预完成。

　　绝大部分数据清理方案提供接口用于编制清理程序。它们一般来说包括很多耗时的排序、比较、匹配过程,且这些过程多次重复,用户必须等待较长时间。在一个交互式的数据清理方案。系统将错误检测与清理紧密结合起来,用户能通过直观的图形化界面一步步地指定清理操作,且能立即看到此时的清理结果, (仅仅在所见的数据上进行清理,所以速度很快) 不满意清理效果时还能撤销上一步的操作,最后将所有清理操作编译执行。并且这种方案对清理循环错误非常有效。

　　许多数据清理工具提供了描述性语言解决用户友好性,降低用户编程复杂度。如ARKTOS 方案提供了XADL 语言(一种基于预定义的DTD 的XML 语言) 、SADL 语言,在ATDX 提供了一套宏操作(来自于SQL 语句及外部函数) ,一种SQL2Like 命令语言,这些描述性语言都在一定程度上减轻了用户的编程难度,但各系统一般不具有互操作性,不能通用。

　　数据清理属于一个较新的研究领域,直接针对这方面的研究并不多,中文数据清理更少。现在的研究主要为解决两个问题:发现异常、清理重复记录。

　　一般来说，数据清理是将数据库精简以除去重复记录，并使剩余部分转换成标准可接收格式的过程。数据清理标准模型是将数据输入到数据清理处理器，通过一系列步骤“ 清理”数据，然后以期望的格式输出清理过的数据（如上图所示）。数据清理从数据的准确性、完整性、一致性、惟一性、适时性、有效性几个方面来处理数据的丢失值、越界值、不一致代码、重复数据等问题。

　　数据清理一般针对具体应用，因而难以归纳统一的方法和步骤，但是根据数据不同可以给出相应的数据清理方法。

　　1.解决不完整数据（ 即值缺失）的方法

　　大多数情况下，缺失的值必须手工填入（ 即手工清理）。当然，某些缺失值可以从本数据源或其它数据源推导出来，这就可以用平均值、最大值、最小值或更为复杂的概率估计代替缺失的值，从而达到清理的目的。

　　2.错误值的检测及解决方法

　　用统计分析的方法识别可能的错误值或异常值，如偏差分析、识别不遵守分布或回归方程的值，也可以用简单规则库（ 常识性规则、业务特定规则等）检查数据值，或使用不同属性间的约束、外部的数据来检测和清理数据。

　　3.重复记录的检测及消除方法

　　数据库中属性值相同的记录被认为是重复记录，通过判断记录间的属性值是否相等来检测记录是否相等，相等的记录合并为一条记录（即合并/清除)。合并/清除是消重的基本方法。

　　4.不一致性（ 数据源内部及数据源之间）的检测及解决方法

　　从多数据源集成的数据可能有语义冲突，可定义完整性约束用于检测不一致性，也可通过分析数据发现联系，从而使得数据保持一致。目前开发的数据清理工具大致可分为三类。

　　数据迁移工具允许指定简单的转换规则，如：将字符串gender替换成sex。sex公司的PrismWarehouse是一个流行的工具，就属于这类。

　　数据清洗工具使用领域特有的知识（ 如，邮政地址）对数据作清洗。它们通常采用语法分析和模糊匹配技术完成对多数据源数据的清理。某些工具可以指明源的“ 相对清洁程度”。工具Integrity和Trillum属于这一类。

　　数据审计工具可以通过扫描数据发现规律和联系。因此，这类工具可以看作是数据挖掘工具的变形。

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