数据清洗的方法有哪些？

现如今，科技得到了空前发展，正是由于这个原因，很多科学技术得到大幅度的进步。就在最近的几年里，出现了很多的名词，比如大数据、物联网、云计算、人工智能等。其中大数据的热度是最高的，这是因为现在很多的行业积累了庞大的原始数据，通过数据分析可以得到对企业的决策有帮助的数据，而大数据技术能够比传统的数据分析技术更优秀。但是，大数据离不开数据分析，数据分析离不开数据，海量的数据中有很多是我们我们需要的数据，也有很多我们不需要的数据。正如世界上没有完全纯净的东西，数据也会存在杂质，这就需要我们对数据进行清洗才能保证数据的可靠性。一般来说，数据中是存在噪音的，那么噪音是怎么清洗的呢？我们就在这篇文章中给大家介绍一下数据清洗的方法。

通常来说，清洗数据有三个方法，分别是分箱法、聚类法、回归法。这三种方法各有各的优势，能够对噪音全方位的清理。分箱法是一个经常使用到方法，所谓的分箱法，就是将需要处理的数据根据一定的规则放进箱子里，然后进行测试每一个箱子里的数据，并根据数据中的各个箱子的实际情况进行采取方法处理数据。看到这里很多朋友只是稍微明白了，但是并不知道怎么分箱。如何分箱呢？我们可以按照记录的行数进行分箱，使得每箱有一个相同的记录数。或者我们把每个箱的区间范围设置一个常数，这样我们就能够根据区间的范围进行分箱。其实我们也可以自定义区间进行分箱。这三种方式都是可以的。分好箱号，我们可以求每一个箱的平均值，中位数、或者使用极值来绘制折线图，一般来说，折线图的宽度越大，光滑程度也就越明显。

回归法和分箱法同样经典。回归法就是利用了函数的数据进行绘制图像，然后对图像进行光滑处理。回归法有两种，一种是单线性回归，一种是多线性回归。单线性回归就是找出两个属性的最佳直线，能够从一个属性预测另一个属性。多线性回归就是找到很多个属性，从而将数据拟合到一个多维面，这样就能够消除噪声。

聚类法的工作流程是比较简单的，但是操作起来确实复杂的，所谓聚类法就是将抽象的对象进行集合分组，成为不同的集合，找到在集合意外的孤点，这些孤点就是噪声。这样就能够直接发现噪点，然后进行清除即可。

关于数据清洗的方法我们给大家一一介绍了，具体就是分箱法、回归法、聚类法。每个方法都有着自己独特的优点，这也使得数据清洗工作能够顺利地进行。所以说，掌握了这些方法，有助于我们后面的数据分析工作。