關鍵要點
資料清理是資料處理週期的第一步
清理可消除異常值、不相關資料並修復缺失值
大型語言模型 (LLM) 可以透過識別重複、標準化和豐富數據來幫助更有效地清理數據
身為產品經理，我與資料工程團隊密切合作，見證了將原始網路資料轉化為見解、產品、資料模型等的奇妙方法。資料清理始終是至關重要的組成部分。
在本文中，我們將深入探討資料清理（也稱為資料清洗或擦洗）在資料處理 台灣數據 鏈中所起的作用，以及它對充分利用網路資料潛力的貢獻。
資料處理鏈
在深入探索資料處理和清理之前，讓我們先更好地掌握這些概念。加工的定義更為廣泛，而清潔則是一個具體的步驟。
資料處理週期，也稱為資料生命週期，是指將原始資料轉換為可讀和可用資訊所涉及的步驟。它通常從各種來源（例如感測器、調查或公開的線上資料來源）收集資料開始。下一階段涉及資料準備，其中清理、建構和豐富收集的資料以使其適合分析。
接下來是資料分析，採用統計技術和機器學習演算法從資料中擷取有意義的模式和見解。最後，處理後的數據可以為決策提供資訊、改進產品和服務，或創造新的商機。
考慮這樣一個場景：一家公司收集網路數據來創建 B2B 軟體產品。如果公司依賴抓取的網路數據，這些原始數據通常是非結構化或半結構化的，並且包含錯誤和不一致之處。
進入資料清理。資料清理可確保資料進入下一階段之前的品質和可靠性。此步驟將刪除大多數錯誤和不相關的數據，並修復不一致的問題。
接下來，清理後的資料經過特徵工程，轉換成適合分析和建模的格式。最後，處理後的資料必須以易於檢索和分析的方式儲存。
最終，這一系列流程使企業能夠創建數據驅動的洞察力和產品。
資料清理的重要性
資料清理是一個關鍵步驟，它可以消除不相關的資料、識別異常值和重複值以及修復缺失值。它涉及消除原始數據中的錯誤、不一致性，有時甚至是偏差，以使其可用。雖然購買預先清理的資料可以節省資源，但了解資料清理的重要性仍然至關重要。
不準確可能會嚴重影響結果。很多時候，在刪除低價值資料之前，剩餘的資料仍然幾乎無法使用。清理工作就像一個過濾器，確保資料能夠進入下一步，並且更加精細，更符合您的目標。
除了讓您能夠處理更易讀、更準確、更可靠的資料之外，以下是資料清理至關重要的其他幾個原因：
它有助於揭示數據中隱藏的模式和趨勢；
它顯著提高了數據分析的速度並降低了其複雜性。