數據清洗，是對原始數據進行提煉以確保其準確性、一致性和實用性的過程，通過整理、更正并丟棄不相關或錯誤的信息，從而提升數據質量，提供給上層應用調用。

數據缺失值、數據值不匹配、數據重復、數據異常、數據字段格式不統一、數據無用……你是否會在處理數據時遇到這些問題？

別擔心，看完這篇讓新手小白都能速通數據清洗！

參考：大模型驅動的數據治理與數據清洗

數據清洗怎么做？

前面我們談到了數據處理的六大問題：數據缺失值、數據值不匹配、數據重復、數據異常、數據字段格式不統一、數據無用。讓我們對這些問題逐一剖析，數據清洗能做什么？

1、數據缺失值

作為常見的數據質量問題之一，主要表現為字段為空、取值為 NULL 或占位符，常見于用戶未填寫表單、埋點未觸發、系統同步失敗等場景。

處理方法：

評估缺失比例與字段重要性：對每個字段計算其缺失值比例，然后按照缺失比例和字段重要性，進行分別制定戰略。

缺失值補全方法：不重要的，或者缺失率過高的數據直接去除字段；重要的數據，或者缺失率尚可的數據，可以進行補全。

通過業務知識或者過往經驗進行推測填充；

用同一指標數據計算結果（均值、中位數等）填充；

用不同指標數據計算結果填充，如年齡可用身份證信息推測；

重新取數：對某些缺失率高，數據缺失值多但又很重要的數據，需要和業務人員了解，是否可以通過其他渠道重新取數。

2、數據值不匹配

主要表現為字段內容中存在不合邏輯的字符、不合法的輸入值或與字段應有語義不一致的情況，典型的例如頭、尾、中間的空格，姓名中存在數字符號、出現漢字、內容亂碼等問題。

處理方法：

識別并清理字段中的異常字符：使用正則表達式清除無效字符，或統一字段的編碼格式。

檢查字段內容與預期值一致性：對于枚舉型字段（如狀態、類型、渠道等），應統一合法值列表，清除未定義項

處理錯位字段值：在接入層加入校驗邏輯，若實時處理可配置 Flink UDF 或 CDC 同步規則做修正。

針對內容不符但字段重要的數據：業務規則歸一化、數據類型轉換、人工詳細識別、分類來進一步解決問題，過程細致。

3、數據重復

數據集中的重復值包括兩種情況：一是數據值完全相同的多條數據記錄，如重復情況，二是數據主體相同，但一個屬性匹配到不同的多個值。

處理方法：

完全重復記錄處理：使用主鍵、時間戳等唯一標識進行比對，只保留一條記錄。

軟重復記錄處理：字段值不一致時，結合業務邏輯進行字段合并或保留最新/最全的記錄。

特殊場景下不建議去重：如用于演變趨勢分析（多次記錄體現行為過程），或樣本增強場景（如少數類樣本復制）。

實時場景建議：使用滑動窗口 + 狀態管理機制（如 Flink keyed state）實現去重邏輯，CDC 數據需做好“冪等處理”。

4、數據異常

異常值是指顯著偏離其他數據點的數值，可能來源于輸入錯誤、設備故障、業務極端情況，這類數據通常利用分箱、聚類、回歸等方式來發現，若不處理，易干擾統計分析、拉高模型誤差。、

處理方法：

統計學方法識別異常值：如Z分數、箱型圖（IQR）、3σ原則。

業務規則設限：如年齡應在0~120，點擊次數不超過10000。

異常值處理方式：可替換為邊界值、中位數或缺失值，也可做單獨分類。

實時處理建議：可基于 Flink SQL 加入閾值過濾規則或側輸出流，將異常數據分流處理。

5、數據字段格式不統一

當數據來自多個系統或不同來源，字段命名、單位、編碼、格式常出現不一致，導致數據無法合并、比對或分析，整合多種來源數據時，往往存在數據字段格式不一致的情況，將其處理成一致的格式利于后期統一數據分析。

處理方法：

統一字段命名：通過字段映射表將字段名規范化。

統一數據單位和格式：如金額統一為“元”、時間統一為“yyyy-MM-dd HH:mm:ss”。

統一編碼規范：如性別字段統一使用“男/女”而非“1/0”或“M/F”。

實時系統建議：在數據接入層（如 Kafka Source Connector）或流處理中間層建立 schema 映射表，實現實時字段轉換。

6、數據無用

部分字段在實際業務中無分析意義，既不參與指標計算也不影響業務邏輯，卻仍然占用存儲和計算資源，增加數據處理復雜度，但由于主觀因素影響，往往無法判斷數據的價值，故若非必須，則不進行非需求數據清洗。

處理方法：

字段使用統計分析：結合日志分析字段調用次數或出現在報表中的頻率。

字段與業務關系判斷：是否參與關鍵指標、是否在核心模型中引用。

字段歸檔：對不常用但暫不可刪的字段可做“冷存”處理，避免進入熱路徑。

實時系統建議：不必要的字段應在數據源抽取階段就剔除，避免在 Flink、Spark 中冗余處理。

數據清洗帶來什么？

前面我們講了數據清洗過程中常見的六大問題，并針對這些問題講述了常見的數據清洗方法，清洗操作看似瑣碎，但卻在實際系統運行中扮演著不可替代的角色。

作為直接決定了數據是否可用、是否可信、是否值得流通的關鍵，數據清洗到底能給企業帶來什么？下面我們來聊聊數據清洗背后的幾個核心價值。

1、提升數據質量，夯實數據底座

尤其是在數據準確性和可信度方面，清洗后的數據質量明顯提升，更加準確、完整、一致，能夠顯著降低數據錯誤率，為后續分析、建模、服務提供可靠輸入，是建設數據資產的第一步。

2、減少錯誤決策，提升業務響應力

根據清洗后準確的數據能夠提高分析結果的可靠性，減少決策錯誤，例如臟數據易導致誤判和策略偏差，清洗后的數據能真實反映業務現狀，提升指標洞察的有效性，支撐更加及時且準確的業務決策。

3、降低存儲與計算成本

去除重復、無效數據，統一字段格式和結構后，可有效減少冗余存儲空間，同時降低ETL與分析處理的資源消耗，提升系統整體性能。

4、加快數據交付速度，提升業務時效性

清洗流程嵌入數據管道后，可縮短從數據采集到可用的時間周期，尤其在報表、監控、推薦等“秒級響應”場景中更具優勢，幫助企業搶占決策窗口。

數據清洗工具選擇

隨著數據量的持續增長和實時處理需求的提升，在真實場景中，數據情況往往會更復雜，傳統的數據清洗人力成本也非常之高，作為貫穿企業數據生命周期的一項關鍵能力，清洗的價值早已深入數據治理的每一個環節。

面對來源復雜、結構各異、更新頻繁的數據環境，企業越來越需要一套可配置、可復用、可實時調度的數據清洗能力，才能真正實現清洗流程的穩定運行和治理標準化。

一些國產數據集成平臺，已經將數據清洗能力模塊化為可視化操作組件，具備標準化、權限化、自動化的特點，通過低代碼配置，用戶可以快速完成清洗落地。