大數(shù)據(jù)ETL關(guān)鍵技術(shù)：數(shù)據(jù)清洗！高薪就業(yè)的鑰匙

       數(shù)據(jù)清洗是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新審查和校驗(yàn)的過程，目的在于刪除重復(fù)信息、糾正存在的錯(cuò)誤，并提供數(shù)據(jù)一致性。
       數(shù)據(jù)清洗從名字上也看的出就是把“臟”的“洗掉”，指發(fā)現(xiàn)并糾正數(shù)據(jù)文件中可識(shí)別的錯(cuò)誤的最后一道程序，包括檢查數(shù)據(jù)一致性，處理無效值和缺失值等。        因?yàn)閿?shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是面向某一主題的數(shù)據(jù)的集合，這些數(shù)據(jù)從多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中抽取而來而且包含歷史數(shù)據(jù)，這樣就避免不了有的數(shù)據(jù)是錯(cuò)誤數(shù)據(jù)、有的數(shù)據(jù)相互之間有沖突，這些錯(cuò)誤的或有沖突的數(shù)據(jù)顯然是我們不想要的，稱為“臟數(shù)據(jù)”。
       我們要按照一定的規(guī)則把“臟數(shù)據(jù)”“洗掉”，這就是數(shù)據(jù)清洗。        而數(shù)據(jù)清洗的任務(wù)是過濾那些不符合要求的數(shù)據(jù)，將過濾的結(jié)果交給業(yè)務(wù)主管部門，確認(rèn)是否過濾掉還是由業(yè)務(wù)單位修正之后再進(jìn)行抽取。
       不符合要求的數(shù)據(jù)主要是有不完整的數(shù)據(jù)、錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)、重復(fù)的數(shù)據(jù)三大類。
       數(shù)據(jù)清洗是與問卷審核不同，錄入后的數(shù)據(jù)清理一般是由計(jì)算機(jī)而不是人工完成。        1、數(shù)據(jù)錯(cuò)誤的類型
       殘缺數(shù)據(jù)
       這一類數(shù)據(jù)主要是一些應(yīng)該有的信息缺失，如供應(yīng)商的名稱、分公司的名稱、客戶的區(qū)域信息缺失、業(yè)務(wù)系統(tǒng)中主表與明細(xì)表不能匹配等。
       對(duì)于這一類數(shù)據(jù)過濾出來，按缺失的內(nèi)容分別寫入不同Excel文件向客戶提交，要求在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)補(bǔ)全。補(bǔ)全后才寫入數(shù)據(jù)倉庫。
       錯(cuò)誤數(shù)據(jù)
       這一類錯(cuò)誤產(chǎn)生的原因是業(yè)務(wù)系統(tǒng)不夠健全，在接收輸入后沒有進(jìn)行判斷直接寫入后臺(tái)數(shù)據(jù)庫造成的，比如數(shù)值數(shù)據(jù)輸成全角數(shù)字字符、字符串?dāng)?shù)據(jù)后面有一個(gè)回車操作、日期格式不正確、日期越界等。
       這一類數(shù)據(jù)也要分類，對(duì)于類似于全角字符、數(shù)據(jù)前后有不可見字符的問題，只能通過寫SQL語句的方式找出來，然后要求客戶在業(yè)務(wù)系統(tǒng)修正之后抽取。
       日期格式不正確的或者是日期越界的這一類錯(cuò)誤會(huì)導(dǎo)致ETL運(yùn)行失敗，這一類錯(cuò)誤需要去業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫用SQL的方式挑出來，交給業(yè)務(wù)主管部門要求限期修正，修正之后再抽取。
       重復(fù)數(shù)據(jù)
       對(duì)于這一類數(shù)據(jù)——特別是維表中會(huì)出現(xiàn)這種情況——將重復(fù)數(shù)據(jù)記錄的所有字段導(dǎo)出來，讓客戶確認(rèn)并整理。        數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)反復(fù)的過程，不可能在幾天內(nèi)完成，只有不斷的發(fā)現(xiàn)問題，解決問題。
       對(duì)于是否過濾，是否修正一般要求客戶確認(rèn)，對(duì)于過濾掉的數(shù)據(jù)，寫入Excel文件或者將過濾數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)表，在ETL開發(fā)的初期可以每天向業(yè)務(wù)單位發(fā)送過濾數(shù)據(jù)的郵件，促使他們盡快地修正錯(cuò)誤,同時(shí)也可以作為將來驗(yàn)證數(shù)據(jù)的依據(jù)。
       數(shù)據(jù)清洗需要注意的是不要將有用的數(shù)據(jù)過濾掉，對(duì)于每個(gè)過濾規(guī)則認(rèn)真進(jìn)行驗(yàn)證，并要用戶確認(rèn)。        2、數(shù)據(jù)清洗關(guān)鍵點(diǎn)
       完整性
       單條數(shù)據(jù)是否存在空值，統(tǒng)計(jì)的字段是否完善；
       全面性
       觀賞某一列的全部數(shù)值，我們可以通過比較最大值，最小值，平均值，數(shù)據(jù)定義等來判斷數(shù)據(jù)是否全面；
       合法性
       數(shù)值的類型、內(nèi)容、大小是否符合我們?cè)O(shè)定時(shí)候的預(yù)想。例如：人類年齡超過1000歲，這個(gè)數(shù)據(jù)就是不合法的。
       唯一性
       數(shù)據(jù)是否重復(fù)記錄，例如：一個(gè)人的數(shù)據(jù)被重復(fù)記錄多次。我們清理數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)是使得數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，干凈，連續(xù)。        在大數(shù)據(jù)行業(yè)，ETL工程師崗位薪資屬于中上水平，在一線城市入職即有超過一萬的月薪。
       大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用廣泛，大數(shù)據(jù)職業(yè)的相關(guān)人才匱乏，人才缺口非常大。
       職業(yè)選擇多達(dá)幾十種，要升職加薪很容易！可以說，未來的大數(shù)據(jù)工作，就意味著高工資、穩(wěn)定、廣泛的職業(yè)使用度、優(yōu)越感……