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nbsp;从天舟的多个传感器、设备和数据源中收集原始数据。
数据可能来自不同的格式和结构，需要进行统一处理。
数据预览与初步分析：
对收集到的数据进行初步预览，了解数据的内容、格式和结构。识别数据中的缺失值、异常值和不符合业务规则的值。
缺失值处理：
检查数据中的缺失值，根据缺失值的数量和分布情况选择合适的处理方法。
常见的处理方法包括使用均值、中位数、众数等统计量来填充缺失值，或者使用插值、回归等方法预测缺失值。
异常值处理：
使用箱线图、Z分数等方法识别数据中的异常值。根据实际情况对异常值进行删除、替换或保留等操作，确保数据的准确性和可靠性。
数据格式转换与标准化：
将数据从一种格式转换为另一种格式，如将字符串转换为日期格式，将分类数据转换为数值型数据等。
对数据进行标准化处理，消除不同特征之间的量纲和数量级差异，提高数据的一致性和可比性。
数据验证与校验：
使用正则表达式、规则引擎等工具和技术对清洗后的数据进行验证和校验。
确保数据的准确性和完整性，排除可能的错误和异常。
数据整合与关联：
如果需要，将来自不同数据源的数据进行整合和关联。
在整合过程中，注意数据的一致性和完整性，避免出现重复或冲突的数据。
数据分组与排序：
根据实际需求，对数据进行分组和排序。
例如，按照地区、时间或其他分类字段对数据进行分组，以便于后续的分析和可视化。
数据清洗验证：
在清洗过程中，随机选取一定数量的样本进行验证，确保清洗规则和准确性。
如果不满足清洗要求，需要对清洗规则进行调整和改进。
干净数据回流：
当数据被清洗后，将干净的数据回流到数据源或指定的存储位置。
这可以确保后续的数据分析和应用基于准确、可靠的数据进行。
通过以上流程，天舟监控能够确保数据的准确性和可靠性，为后续的数据分析和应用提供有力的支持。同时，这些流程也可以根据实际情况进行灵活调整和优化，以适应不同的数据清洗需求。
nbsp;从天舟的多个传感器、设备和数据源中收集原始数据。
数据可能来自不同的格式和结构，需要进行统一处理。
数据预览与初步分析：
对收集到的数据进行初步预览，了解数据的内容、格式和结构。识别数据中的缺失值、异常值和不符合业务规则的值。
缺失值处理：
检查数据中的缺失值，根据缺失值的数量和分布情况选择合适的处理方法。
常见的处理方法包括使用均值、中位数、众数等统计量来填充缺失值，或者使用插值、回归等方法预测缺失值。
异常值处理：
使用箱线图、Z分数等方法识别数据中的异常值。根据实际情况对异常值进行删除、替换或保留等操作，确保数据的准确性和可靠性。
数据格式转换与标准化：
将数据从一种格式转换为另一种格式，如将字符串转换为日期格式，将分类数据转换为数值型数据等。
对数据进行标准化处理，消除不同特征之间的量纲和数量级差异，提高数据的一致性和可比性。
数据验证与校验：
使用正则表达式、规则引擎等工具和技术对清洗后的数据进行验证和校验。
确保数据的准确性和完整性，排除可能的错误和异常。
数据整合与关联：
如果需要，将来自不同数据源的数据进行整合和关联。
在整合过程中，注意数据的一致性和完整性，避免出现重复或冲突的数据。
数据分组与排序：
根据实际需求，对数据进行分组和排序。
例如，按照地区、时间或其他分类字段对数据进行分组，以便于后续的分析和可视化。
数据清洗验证：
在清洗过程中，随机选取一定数量的样本进行验证，确保清洗规则和准确性。
如果不满足清洗要求，需要对清洗规则进行调整和改进。
干净数据回流：
当数据被清洗后，将干净的数据回流到数据源或指定的存储位置。
这可以确保后续的数据分析和应用基于准确、可靠的数据进行。
通过以上流程，天舟监控能够确保数据的准确性和可靠性，为后续的数据分析和应用提供有力的支持。同时，这些流程也可以根据实际情况进行灵活调整和优化，以适应不同的数据清洗需求。