資料清洗方法包括：1、分箱法，將需要處理的資料依照一定的規則放進箱子裡，然後進行測試每個箱子裡的數據，並根據資料中的各個箱子的實際情況進行採取方法處理資料。 2.迴歸法，利用了函數的資料進行繪製影像，然後對影像進行光滑處理。 3、聚類法。
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現今，科技得到了空前發展，正是因為這個原因，許多科學技術得到大幅的進步。就在最近的幾年裡，出現了許多的名詞，像是大數據、物聯網、雲端運算、人工智慧等。其中大數據的熱度是最高的，這是因為現在許多的產業累積了龐大的原始數據，透過數據分析可以得到對企業的決策有幫助的數據，而大數據技術能夠比傳統的數據分析技術更優秀。
但是，大數據離不開數據分析，數據分析離不開數據，海量的數據中有很多是我們我們需要的數據，也有很多我們不需要的數據。正如世界上沒有完全純淨的東西，資料也會存在雜質，這就需要我們對資料進行清洗才能確保資料的可靠性。
一般來說，資料中是存在噪音的，那麼噪音是怎麼清洗的呢？我們就在這篇文章中跟大家介紹一下資料清洗的方法。
通常來說，清洗資料有三種方法，分別是分箱法、聚類法、迴歸法。這三種方法各有各的優勢，能夠對噪音全方位的清理。
分箱法是一個經常使用到方法，所謂的分箱法，就是將需要處理的資料依照一定的規則放進箱子裡，然後進行測試每個箱子裡的數據，並根據數據中的各個箱子的實際情況進行採取方法處理數據。看到這裡很多朋友只是稍微明白了，但我不知道怎麼分箱。如何分箱呢？我們可以依照記錄的行數進行分箱，使得每箱都有一個相同的記錄數。
或是我們把每個箱的區間範圍設定一個常數，這樣我們就能夠根據區間的範圍進行分箱。其實我們也可以自訂區間進行分箱。這三種方式都是可以的。分好箱號，我們可以求每一個箱的平均值，中位數、或者使用極值來繪製折線圖，一般來說，折線圖的寬度越大，光滑程度也就越明顯。
迴歸法就是利用了函數的資料來繪製影像，然後對影像進行平滑處理。迴歸法有兩種，一種是單線性迴歸，一種是多線性迴歸。單線性迴歸就是找出兩個屬性的最佳直線，能夠從一個屬性預測另一個屬性。多線性迴歸就是找到很多屬性，從而將資料擬合到一個多維面，這樣就能夠消除雜訊。
聚類法的工作流程是比較簡單的，但是操作起來確實複雜的，所謂聚類法就是將抽象的物件進行集合分組，成為不同的集合，找到在集合意外的孤點，這些孤點就是噪音。這樣就能夠直接發現雜訊，然後進行清除即可。
關於資料清洗的方法我們給大家一一介紹了，具體就是分箱法、迴歸法、聚類法。每個方法都有著自己獨特的優點，這也使得資料清洗工作能夠順利進行。所以說，掌握了這些方法，有助於我們後面的數據分析工作。
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