数据清理-数据清理过程
数据清理过程的第一步是偏差检测（discrepancy detection）。
导致偏差的因素有很多，包括：
- 具有很多可选字段的设计糟糕的输入表单
- 人为的数据输入错误
- 有意的错误（例如不愿意泄露自己的信息）
- 数据退化（例如，过时的地址）
- 也可能源于不一致的数据表示和编码的不一致使用
- 记录数据的设备错误和系统错误
- 当数据（不适当的）用于不同于当初的目的时
- 数据集成也可能导致不一致。
- 字段过载（field overloading）是另外一种错误源（原因：开发者将新属性的定义挤进已经定义的属性的未使用（位）部分）
如何进行偏差检测
1. 警惕编码使用的不一致和数据表示的不一致问题（例如日期“2019/04/17”和“17/04/2019”）
2. 根据唯一性规则、连续性规则和空值规则考察数据。
- a) 唯一性规则：给定属性的每个值都必须不同于该属性的其他值。
- b) 连续性规则：属性的最低和最高值之间没有缺失的值，并且所有的值还必须是唯一的。
- c) 空值规则：说明空白、问号、特殊符号或只是空值条件的其他串的使用，以及如何处理这样的值。
缺失值的原因：
- （1） 被要求提供属性值的人拒绝提供和/或发现没有所要求的信息（比如非驾驶员要求提供驾照信息）
- （2） 数据输入者不知道正确的值
- （3） 值在稍后提供。
空值规则应当说明如何记录空值条件，例如数值属性存放0，字符属性存放空白或其他使用方便的约定（诸如“不知道”或“？”这样的项应当转换成空白）
3. 借助商业工具进行偏差检测
- a) 数据清洗工具（data scrubbing tool）使用简单的领域知识（如邮政地址知识和拼写检查），检查并纠正数据中的错误。在清理多个数据源的数据时，这些工具依赖于分析和模糊匹配技术。
- b) 数据审计工具（data auditing tool）通过分析数据发现规则和联系，并检测违反这些条件的数据来发现偏差。
- 以上是数据挖掘工具的变种，例如，它们可以使用统计分析来发现相关性，或通过聚类识别离群点。
- 有些数据不一致可以使用其它材料人工的加以改正。例如，数据输入时的错误可以使用一些资料中的记录加以改正。然而，大部分错误需要数据变换。一旦发现偏差，通常需要定义并使用一系列变换规则来纠正它们。
- c) 数据迁移工具（data migration tool）允许说明简单的变换，如将“gender”用“sex”替换。
- d) ETL（Extraction/Transformation/Loading，提取/变换/装载）工具允许用户通过图形用户界面（GUI）说明变换。
通常，这些工具只支持有限的变换，因此可能还需要为数据清理过程的这一步编写定制程序。
偏差检测和数据变换（纠正偏差）的两步过程迭代执行。然而这一过程容易出错并且费时。有些变换可能导致更多偏差。有些嵌套的偏差可能在其它偏差解决之后才能检测到。例如，年份字段上的输入错误“20019”可能在所有日期值都变换成统一格式之后才会浮现。
变换常常以批处理方式进行，用户等待而无反馈信息。仅当变换完成之后，用户才能回过头来检查是否错误地产生了新的异常。
通常，需要多次迭代才能使用户满意。不能根据指定变换自动处理的元祖通常写到一个文件中，而不给出失败的原因解释。整个数据清理过程也缺乏交互性。
新的数据清理方法强调加强交互性。例如，Pottes’s Wheel是一种公开的数据清理工具，它集成了偏差检测和数据变换。
另一种提高数据清理交互性的方法是 开发数据变换操作的规范说明语言。这种工作关注定义SQL的扩充和使得用户可以有效地表达数据清理具体要求的算法。