資料清洗的方法包括：1、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；2、迴歸法，就是利用函數的資料來繪製影像，然後對影像進行光滑處理；3、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。
本文操作環境：Windows7系統、Dell G3電腦。
資料清洗的方法包含什麼？
清洗資料有三種方法，分別是分箱法、聚類法、迴歸法。
1、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，然後進行測試每一個箱子裡的數據，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。
2、迴歸法
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。
3、聚類法
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。
擴充資料：
資料清洗從名字上也看的出就是把“髒”的“洗掉”，指發現並修正資料文件中可識別的錯誤的最後一道程序，包括檢查資料一致性，處理無效值和缺失值等。
因為資料倉儲中的資料是面向某一主題的資料的集合，這些資料從多個業務系統中抽取而來而且包含歷史數據，這樣就避免不了有的資料是錯誤資料、有的數據相互之間有衝突，這些錯誤的或有衝突的數據顯然是我們不想要的，稱為「髒數據」。
我們要按照一定的規則把“髒資料”“洗掉”，這就是資料清洗。而資料清洗的任務是過濾那些不符合要求的數據，將過濾的結果交給業務主管部門，確認是否過濾掉還是由業務單位修正之後再進行抽取。
不符合要求的資料主要是有不完整的資料、錯誤的資料、重複的資料三大類。資料清洗是與問卷審核不同，輸入後的資料清理一般是由電腦而不是人工完成 。
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