转变。专家使用工具或编写脚本来修改数据。最重要的是设定逻辑。例如，如果您为自动化DBMS工具指定规则，它们就可以自行执行转换。但为此，必须清楚地描述转变。
需要精确的值，有时必须手动获取。例如，重新请求大量错误传输的信息。
考试。专家必须确保转换正确进行。因此，甚至在处理完整样本之前，他就可以对一小组记录进行脚本或规则测试。这将帮助他确保清洁工作正确进行。如果发现逻辑错误，请纠正。
开始清理。测试的算法在完整样本上运行，它会执 电话号码库 行所有必要的操作：删除不必要的数据、使数据变为统一的形式并纠正值。
正在加载清理后的数据。将清洁后的样本加载到数据库并保存。在这种情况下，您需要确保所有使用此示例的工具都可以访问已清理的版本。例如，改变模型中的数据路径，以便它指向样本的新版本。
清理数据时要考虑什么
彻底清洁是一个相当复杂的过程，需要人工干预。因此，您不应总是只依赖自动化。如果专家自己分析他所掌握的信息（例如元数据）那就更好了。
建议不仅要发现错误，还要找出错误发生的原因。例如，信息在初始加载到数据库时被损坏或者计算错误。如果能够找出原因，就可以创造更先进的清洁方法。
请记住每个样本都是独立的。因此，数据清理的方法和步骤数可能因情况而异。不要对所有事情都使用相同的方法 - 选择最适合您特定情况的方法。
结论
清理是修改数据集以删除或纠正其中的错误的过程。这对于数据分析和训练机器学习模型非常重要——未清理的数据会导致结果不准确。
数据中存在不同类型的错误，例如拼写错误、噪音、无效值或不正确的信息格式。所有这些都需要被识别和纠正，并且信息需要被整合成统一的形式。
可以手动、使用脚本清理数据，也可以使用特殊的分析平台和DBMS完全自动地清理数据。对于特定样本选择哪种方法取决于具体情况。
有时数据清理需要人工干预，例如查找错误原因或请求正确的信息。 应用程序开发是 IT 领域最热门的领域之一。此外，还有一些平台可以在您不需要深厚的后端编程技能的情况下为移动和桌面设备创建软件。例如，Google 的 Firebase。在本文中，我们将告诉您这项服务是什么以及它的功能是什么。
什么是 Firebase
Firebase 是 Google 提供的一项用于开发移动和网络应用程序以及分析的服务。该平台将允许您快速创建和发布软件，分析和改进其性能。因此，它可以与任何服务集成 - 从 Google Add 到 Jira。 Firebase 是一个云平台，因此所有数据都存储在 Google 网络服务器上，用户设备上的负载将最小。