一文搞懂数据清洗的6大关键步骤

数据清洗不仅是技术层面的操作，更是提升数据价值、保障业务决策科学性的关键。从缺失值处理到格式统一，每个环节都在为数据资产的价值转化奠定基础。通过解决数据缺失、冗余、不一致等问题，清洗后的数据能够更精准地支撑分析、降低成本并加速业务响应。然而，面对复杂的数据场景，手动清洗往往耗时费力，借助低代码ETL工具，可以大大简化清洗流程，实现自动化与规范化管理。但核心逻辑仍需回归业务本质——让每一份数据都能准

Leo.yuan

1070人浏览 · 2025-05-27 18:19:05

Leo.yuan · 2025-05-27 18:19:05 发布

你是否遇到过这样的尴尬

——分析数据时发现大量缺失、重复，甚至字段乱码？

辛辛苦苦跑出的结果，却因为“脏数据”出现漏洞？

数据清洗，就是解决这些问题的关键！它可以帮你剔除重复、补全缺失、纠正错误，把原始数据变成干净可用的“好数据”。但具体该怎么做呢？这篇文章就用最直白的方式，拆解数据清洗的6大核心难题：从缺失值处理到字段格式统一，从重复数据判定到无用信息取舍，一步步带你扫清障碍，让数据真正为业务赋能。

一、什么是数据清洗

数据清洗通过将重复、多余的数据筛选清除，将缺失的数据补充完整，将错误的数据纠正或去除，从而提升数据质量，提供给上层应用调用。它可以有效处理数据的常见问题：数据缺少值、数据值不匹配、数据重复、数据不合理、数据字段格式不统一、数据无用。

二、数据清洗的步骤

如何做好数据清洗，从而提高数据价值和利用效率？前面我们已经谈到了数据处理的六大问题：数据缺失值、数据值不匹配、数据重复、数据不合理、数据字段格式不统一、数据无用。

我们从第一个问题开始讲起：

1. 数据缺失值

（1）对每个字段计算其缺失值比例，然后按照缺失比例和字段重要性，进行分别制定战略

（2）不重要的，或者缺失率过高的数据直接去除字段

（3）重要的数据，或者缺失率尚可的数据，可以进行补全。以下是几个补全数据的方法：

①通过业务知识或者过往经验进行推测填充

②用同一指标数据计算结果（均值、中位数等）填充

③用不同指标数据计算结果填充（如年龄可用身份证信息推测）

④数据填充情况很复杂，数据填充的方式有很多，可以参考一些统计方法的工具数据。

（4）对某些缺失率高，数据缺失值多但又很重要的数据，需要和业务人员了解，是否可以通过其他渠道重新取数。

从这个过程中可以看到数据清洗的人力成本是比较高的，在真实场景中，数据情况往往会更错综复杂，如果不想经历上述复杂的数据清洗过程，可以使用ETL工具来帮助简化数据处理流程，我平时工作中用的比较省时省力的工具是FineDataLink（FDL）。FDL是一款专门做数据集成的低代码工具，可以接入并整合各种类型的数据，集中进行管理。通过简单拖拽交互即可实现数据抽取、数据清洗、数据到目标数据库的全过程。它的链接我就放在下面了，大家可以自己动手试用一下，点击文末“阅读原文”即可申请试用：FDL激活

2.数据值不匹配

（1）清洗内容中有不合逻辑的字符

最典型的就是头、尾、中间的空格，也可能出现姓名中存在数字符号、出现汉字等问题。这种情况下，需要以半自动校验半人工方式来找出可能存在的问题，并去除不需要的字符。

（2）内容和该字段应有内容不符

经常在处理埋点数据时会发现某个字段内容乱码等，通常过滤掉，但该问题特殊性在于：并不能简单的以删除来处理，因为成因有可能是数据解析错误，也有可能是在数据在记录到客户本地时就发生了错误（平台），因此要详细识别、分类处理问题。

这部分的内容往往需要人工处理，尽量细致地检查，不要遗漏。

3.数据重复

数据集中的重复值包括以下两种情况：

（1）数据值完全相同的多条数据记录，这是最常见的数据重复情况。

（2）数据主体相同，但一个属性匹配到不同的多个值。

去重的主要目的是保留能显示特征的唯一数据记录，但当遇到以下几种情况时，不建议去重。

①重复记录用于分析演变规律，例如因为系统迭代更新，某些属性被分配了不同值。

②重复的记录用于样本不均衡处理，通过简单复制来增加少数类样本。

③重复的记录用于检测业务规则问题，代表业务规则可能存在漏洞。

4.数据不合理

这类数据通常利用分箱、聚类、回归等方式发现离群值，然后进行人工处理。

5.数据字段格式不统一

整合多种来源数据时，往往存在数据字段格式不一致的情况，将其处理成一致的格式利于后期统一数据分析。

6.数据无用

由于主观因素影响，往往无法判断数据的价值，故若非必须，则不进行非需求数据清洗。

三、数据清洗的目标

通过上述详细的数据清洗步骤，我们逐步解决数据处理过程中存在的各类问题，得到符合标准、能充分发挥价值的数据。具体而言，得到的数据需要达到以下几个目标：

1.提高数据质量

数据质量是数据分析和决策的基础。通过数据清洗，可以解决数据缺失、重复、不合理以及格式不统一等问题，从而大大提升数据的准确性和可信度。

2.提升分析的准确性

根据清洗后准确的数据能够提高分析结果的可靠性，减少决策错误。

3.支持业务决策

清洗后的数据能更加直观地反映业务情况，更加容易进行数据可视化的分析。

4.减少存储成本

通过删除重复和无关的数据，有效减少存储空间的浪费。

5.数据时效性

及时清洗数据可以确保数据的时效性，能够基于最新的数据做出及时的业务调整。

借助数据集成工具FineDataLink，可以为定时任务设置执行频率，实现分钟级别的数据定时调度，还能定期自动运行定时任务，以保证数据能够及时更新。并且FineDataLink可以秒级别响应数据管道任务，支持对数据源进行单表、多表、整库、多对一数据的实时全量和增量同步，能够根据数据源适配情况，配置源端到目标端的实时同步任务。

四、总结

数据清洗不仅是技术层面的操作，更是提升数据价值、保障业务决策科学性的关键。从缺失值处理到格式统一，每个环节都在为数据资产的价值转化奠定基础。通过解决数据缺失、冗余、不一致等问题，清洗后的数据能够更精准地支撑分析、降低成本并加速业务响应。然而，面对复杂的数据场景，手动清洗往往耗时费力，借助低代码ETL工具，可以大大简化清洗流程，实现自动化与规范化管理。但核心逻辑仍需回归业务本质——让每一份数据都能准确释放价值。不妨立即行动，从清洗开始，让每一份数据都物尽其用。