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数据清理一般针对具体应用，因而难以归纳统一的方法和步骤，但是根据数据不同可以给出相应的数据清理方法。
1.解决不完整数据（ 即值缺失）的方法 大多数情况下，缺失的值必须手工填入（ 即手工清理）。当然，某些缺失值可以从本数据源或其它数据源推导出来，这就可以用平均值、最大值、最小值或更为复杂的概率估计代替缺失的值，从而达到清理的目的。
2.错误值的检测及解决方法 用统计分析的方法识别可能的错误值或异常值，如偏差分析、识别不遵守分布或回归方程的值，也可以用简单规则库（ 常识性规则、业务特定规则等）检查数据值，或使用不同属性间的约束、外部的数据来检测和清理数据。
3.重复记录的检测及消除方法 数据库中属性值相同的记录被认为是重复记录，通过判断记录间的属性值是否相等来检测记录是否相等，相等的记录合并为一条记录（即合并/清除)。合并/清除是消重的基本方法。
4.不一致性（ 数据源内部及数据源之间）的检测及解决方法 从多数据源集成的数据可能有语义冲突，可定义完整性约束用于检测不一致性，也可通过分析数据发现联系，从而使得数据保持一致。目前开发的数据清理工具大致可分为三类。 数据迁移工具允许指定简单的转换规则，如：将字符串“female”替换成“女”。 数据清洗工具使用领域特有的知识（ 如，邮政地址）对数据作清洗。它们通常采用语法分析和模糊匹配技术完成对多数据源数据的清理。 数据审计工具可以通过扫描数据发现规律和联系。因此，这类工具可以看作是数据挖掘工具的变形。
这家伙很懒，还没有设置简介
