⑴ 数据清理利器 SQL数据清洗！
俗话说的好，工欲善其事，必先利其器。很多从事数据统计分析工作的朋友应该会深有感触，苦于自己80%的时间在做数据清洗，而仅仅只有20%的时间在优化模型、分析统计结果等，今天我们就来介绍下SQL数据清洗。
因此，选择高效且易用的数据清洗工具，其重要性就不言而喻，今天先简单介绍下数据清洗中最重要的工具--SQL。
SQL，Structured Query Language, 结构化查询语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统，堪称数据清洗界的神器。
SQL具有数据定义、数据操纵和数据控制：
1、SQL数据定义功能：能够定义数据库的三级模式结构，即外模式、全局模式和内模式结构。在SQL中，外模式有叫做视图(View)，全局模式简称模式( Schema)，内模式由系统根据数据库模式自动实现，一般无需用户过问。
2、SQL数据操纵功能：包括对基本表和视图的数据插入、删除和修改，特别是具有很强的数据查询功能。
3、SQL的数据控制功能：主要是对用户的访问权限加以控制，以保证系统的安全性。
SQL数据清洗方面特别突出，大家可以多多尝试。
⑵ 数据库系统的三种模型是什么
数据模型主要有三种：层次模型、网状模型和关系模型。其中，层次模型和网状模型统称为非关系模型，由此构成的数据库居于非关系数据库产品，目前较少使用，关系模型构成关系数据库，是当前数据库主流产品。
关系模型是通过满足一定条件的二维表来表示数据及其数据间联系的一种模型。
⑶ 数据分析中如何清洗数据
在数据分析中我们重点研究的是数据，但是不是每个数据都是我们需要分析的，这就需要我们去清洗数据，通过清洗数据，这样我们就能够保证数据分析出一个很好的结果，所以说一个干净的数据能够提高数据分析的效率，因此，数据清洗是一个很重要的工作，通过数据的清洗，就能够统一数据的格式，这样才能够减少数据分析中存在的众多问题，从而提高数据的分析的效率。但是清洗数据需要清洗什么数据呢？一般来说，清洗数据的对象就是缺失值、重复值、异常值等。
首先给大家说明一下什么是重复值，所谓重复值，顾名思义，就是重复的数据，数据中存在相同的数据就是重复数据，重复数据一般有两种情况，第一种就是数据值完全相同的多条数据记录。另一种就是数据主体相同但匹配到的唯一属性值不同。这两种情况复合其中的一种就是重复数据。那么怎么去除重复数据呢？一般来说，重复数据的处理方式只有去重和去除两种方式，去重就是第一种情况的解决方法，去除就是第二种情况的解决方法。
其次给大家说一下什么是异常值，这里说的异常值就是指一组测试值中宇平均数的偏差超过了两倍标准差的测定值。而与平均值的偏差超过三倍标准差的测定值则被称为高度异常值。对于异常值来说，我们一般不作处理，当然，这前提条件就是算法对异常值不够敏感。如果算法对异常值敏感了怎么处理异常值呢？那么我们就需要用平均值进行替代，或者视为异常值去处理，这样可以降低数据异常值的出现。
而缺失值也是数据分析需要清理的对象，所谓缺失值就是数据中由于缺少信息导致数据的分组、缺失被称为缺失值，存在缺失值的数据中由于某个或者某些数据不是完整的，对数据分析有一定的影响。所以，我们需要对缺失值进行清理，那么缺失值怎么清理呢？对于样本较大的缺失值，我们可以直接删除，如果样本较小，我们不能够直接删除，因为小的样本可能会影响到最终的分析结果。对于小的样本，我们只能通过估算进行清理。
关于数据分析需要清楚的数据就是这篇文章中介绍的重复值、异常值以及缺失值，这些无用的数据大家在清理数据的时候一定要注意，只有这样才能够做好数据分析。最后提醒大家的是，大家在清理数据之前一定要保存好自己的原始数据，这样我们才能够做好数据的备份。切记切记。
⑷ 数据清洗需清理哪些数据
数据清洗需要清理的数据，是输入数据后需要对数据进行预处理，只有处理得当的数据才能进到数据挖掘的步骤。而处理数据包括对数据数量和质量的处理。
包括对缺失的数据有添补或删除相关行列方法，具体步骤自己判断，如果数据量本来就很少还坚持删除，那就是自己的问题了。
添补:常用拉格朗日插值或牛顿插值法，也蛮好理解，属于数理基础知识。(pandas库里自带拉格朗日插值函数，而且这个好处是还可以在插值前对数据进行异常值检测，如果异常那么该数据就也被视为需要进行插值的对象)。
删除:这个也好理解，就是对结果分析没有直接影响的数据删除。
异常值
这个是否剔除需要视情况而定
像问题1中视为缺失值重新插值
删除含有异常值的记录(可能会造成样本量不足，改变原有分布)
平均值修正(用前后两个观测值平均值)
综上，还是方案一靠谱。
人生苦短，学好python
3 数据量太多，有三种方法:集成，规约，变换
(1)数据是分散的时，这个就是指要从多个分散的数据仓库中抽取数据，此时可能会造成冗余的情况。此时要做的是【数据集成】。
数据集成有两方面内容:
①冗余属性识别②矛盾实体识别
属性:
对于冗余属性个人理解是具有相关性的属性分别从不同的仓库中被调出整合到新表中，而新表中由于属性太多造成冗余，这时可以靠相关性分析来分析属性a和属性b的相关系数，来度量一个属性在多大程度上蕴含另一个属性。等等。
数据清洗时预处理阶段主要做两件事情：
一是将数据导入处理工具。通常来说，建议使用数据库，单机跑数搭建MySQL环境即可。如果数据量大（千万级以上），可以使用文本文件存储+Python操作的方式。
二是看数据。这里包含两个部分：一是看元数据，包括字段解释、数据来源、代码表等等一切描述数据的信息；二是抽取一部分数据，使用人工查看方式，对数据本身有一个直观的了解，并且初步发现一些问题，为之后的处理做准备。
数据清洗是整个数据分析过程中不可缺少的一个环节，其结果质量直接关系到模型效果和最终结论。在实际操作中，数据清洗通常会占据分析过程的50%—80%的时间。
⑸ 数据库管理越来越复杂了，有没有好的升级方案
有，你可以试下Nutanix Era。Nutanix Era是基于 Nutanix 超融合平台的数据库即服务方案，可以实现快速的数据库置备，补丁升级等数据库管理操作。通过 Nutanix 底层的存储快照以及数据库日志技术结合，企业可实现数据库的克隆、刷新、还原等高级操作大大的好。
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⑹ 标题 为什么要进行数据清洗如果不进行数据清洗会有什么影响
为了保证数据的准确性和完整性，如果没有数据清洗那么结果会产生误差。
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。
数据清洗方法
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。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。
⑺ 数据清洗的内容有哪些
数据清洗的内容包括：选择子集、列名重命名、缺失值处理、数据类型转换、异常值处理以及数据排序。
1、选择子集
在数据分析的过程中，有可能数据量会非常大，但并不是每一列都有分析的价值，这时候就要从这些数据中选择有用的子集进行分析，这样才能提高分析的价值和效率。
2、列名重命名
在数据分析的过程中，有些列名和数据容易混淆或者让人产生歧义。
3、缺失值处理
获取的数据中很可能存在这缺失值，这会对分析的结果造成影响。
4、数据类型的转换
在导入数据的时候为了防止导入不进来，python会强制转换为object类型，然是这样的数据类型在分析的过程中不利于运算和分析。
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。
数据清洗方法：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。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。
⑻ 服务器为什么要进行数据清理，必要性有哪些
数据中心清洁是用于服务器机房清洁，通信机房清洁和其他IT设备清洁的专家清洁服务。 ISO 14644-1标准的8类确保数据中心，服务器机房，通讯室和IT设备完全清洁，并且没有空气传播（灰尘）和污染。
ISO 14644-1：2015 Class 8定义了受控区域或关键环境（例如，数据中心，服务器机房，通信室或计算机房）的清洁要求。每立方米（/m）的最大允许空气颗粒浓度（空气传播）为3,520,000（0.5μm粒径），832,000（1μm粒径），29,300（5μm粒径）或更低，被国际认可为8级清洁度。
请务必注意，ISO 14644-1：2015是迄今为止（2019年）的最新版本。
1.数据中心清洁，服务器机房清洁
(1)清洁的重要性
无论是大型数据中心还是中型服务器机房，都需要像其他重要业务重要资产一样受到特别关注。乍一看，聘请专业清洁服务人员对许多人而言似乎微不足道，但实际收益却是压倒性的。
考虑到财务和声誉风险，当今的企业比以往更加重视专业清洁要求。在发生环境事件后，个人还面临着采取个人行为的可能性。实际上，一些地方法规可能要求董事和经理对损害承担连带责任或个人责任。
研究表明，具有稳定技术基础设施的物理清洁数据中心和服务器机房构成物理安全风险的机会较小。因此，富时100指数公司将专业清洁要求纳入其数据中心物理安全和资产管理政策与标准的必要部分。
(2)为什么要清洁数据中心？
数据中心和服务器机房在整个业务数据基础架构中扮演着重要角色。对于任何严肃的企业来说，保持数据存储服务器，IT设备和机房硬件的健康和清洁环境无疑是最重要的活动。
如果不及时修复，数据中心中的灰尘和空气污染会严重损害通信室的存储服务器和其他电信设备。维护良好且干净的数据中心将有益于IT硬件设备的健康，从而最终减少组织停机时间并增加业务增长潜力。
(3)什么影响数据中心环境？
灰尘和其他污染物明显阻碍了冷空气向数据中心托管设备的主板的循环。空气传播会导致锌晶须随着时间的流逝而增长，并成为电子设备短路的原因。在任何一种情况下，数据中心托管的设备都面临极度过热的情况，从而导致硬件故障。
(4)修复方法
数据中心清洁肯定是一项技术工作，需要特殊技能，适当的清洁设备和适当的清洁产品。先进的配方深层清洁程序和正确的方法完全可以为数据环境和设备带来极大的好处。换句话说，这有助于企业避免停机并提高生产率。
我们尽可能使用环保产品。在深层清洁数据中心设施和设备时，我们训练有素的数据中心清洁技术人员会使用现代技术来达到或超过ISO 14644-1标准。我们的清洁剂经过了背景检查，保险，还接受了健康和安全方面的培训，以确保您的企业受到保护，遵从法规，并让您放心。
2.服务器机房清洁
(1)数据中心网络柜清洁
对服务器，计算机，网络机柜，机架，架子，电缆，配线架，连接器，网络机柜滑轨，固定结构支撑面板，过道封闭系统，其他数据中心硬件组件和附件进行彻底，深入的除尘和技术清洁。
(2)数据中心硬件设备内部和外部清洁
根据您的业务需求，我们当然可以清洁和消毒您的数据中心内部和外部的数据中心硬件设备和服务器。
可以在您的设施中清洁服务器和计算机硬件的内部或外部，否则可以将它们带走进行清洁，以防止现有的清洁环境和设备受到灰尘颗粒的污染数据中心网络硬件和设备（例如服务器，计算机，路由器，交换机，负载均衡器，防火墙，存储设备，调制解调器，显示屏和其他电信设备）的外部和内部深度清洁。
(3)数据中心地板，活动地板和建筑物清洁
数据中心设施的周围环境要进行彻底的深度清洁。数据中心的周围环境包括但不限于高架地板，底层地板，地下地板，平坦地板，楼上地板，地砖，底层地板密封垫，墙壁，门，天花板等，以保持数据中心设施，建筑物和IT物理基础结构状况良好。
(4)数据中心空调和冷却系统清洁
我们拥有一支专业的去污专家团队，可为数据中心空调和冷却系统，UPS和电池，电源，风扇和服务器，气流管理和控制系统提供深层清洁。
(5)数据中心施工前后清洁
数据中心的建筑施工或维护活动最终会产生大量的灰尘和污染。灰尘会严重影响服务器和数据中心设备的性能和使用寿命。