洞察海量數據，你大可沒必要用盡洪荒之力！

 

一般，咱們從真實世界中提取的數據每每具備多種形式，散亂無章。那麼，咱們如何可以從這些數據中獲取有效洞察？針對這些缺失數據、非結構化數據，以及缺少常規結構的數據，咱們須要採用某些方法執行清理，從而確保和改進數據質量。

數據清理在數據庫中有着悠久的歷史，是提取、轉換、加載 (ETL) 過程當中很是關鍵一步。

1.提取：ETL 一般用在數據倉庫中，這裏的數據提取自一個或多個來源

2.轉換：將數據轉換爲適當的格式和結構，包括執行數據清理

3.加載：將數據加載到最終目標位置，好比一個數據庫或文件

 數據清理始於數據解析，也即從數據文件獲取每一個觀察值並提取每一個獨立元素。若是記錄類似（元素數量相同、類型類似等），則能夠輕鬆地肯定解析方法。

 今天咱們就來一塊兒探索處理實際數據的一些重要問題，以及能夠應用的方法。並演示如何開發一個可以執行數據驗證和概要分析的簡單實用程序。

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