大數據ETL實踐探索（8）---- 數據清洗的目的，方法

文章大綱 數據清洗的目的 解決數據質量問題 讓數據更適合做挖掘、展示、分析 數據清洗的步驟 第0步：數據導入及元數據處理 第一步：缺失值清洗 第二步：格式內容清洗 第三步：邏輯錯誤清洗 第四步：非需求數據清洗 第五步：關聯性驗證 一行代碼探索性數據分析 參考文獻 我們目前進入了一個大數據的時代。以我目前經常處理的醫療保健數據爲例。 隨着時間的推移醫療保健數據的生成速度越來越快，預計到2020年將達

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