一、数据清洗与整理

      数据清洗是把数据记录中的错误数据辨认识别出来，然后将其去除，是对数据重新进行检查和校验的过程。数据清洗的目标是去除重复记录，消除异常数据，修正错误数据，确保数据一致性，并提高数据质量。

1. 常见数据类型

• 缺损数据：数据的一些信息缺失损坏，比如业务体系中的主表与明细表不匹配、分公司的名称信息缺失损坏等。

• 错误数据：错误数据出现的原因主要是不够完善的业务体系，没有判别所接收到的输入数据是否与业务准则相符，直接将其写入到后台数据库中。数据类型不一致或日期格式不正确等问题同样会导致数据清洗失败。

• 噪声数据：数据挖掘前，往往假设数据集不存在任何数据干扰。然而，实际应用中却因为各种原因，在数据收集、整理的过程中，产生大量的噪声数据，即“离群点”。

2. 清洗方法

• 忽略法：直接通过删除属性或实例，忽略不完整的数据。在数据集规模不大、不完整数据较少的情况下，常常利用该方法来实现数据清洗。该方法因为执行效率高，因此经常作为缺省方法。但如果不完整数据集较大，一旦删除了若干记录之后，剩余的数据集规模较小，模型的构建不具备普适性和代表性，会影响数据的可靠度。

• 填充法：为了填充缺失值，用最接近缺失值的值来替代它，保证可挖掘数据的数量和质量。填充方法保留了潜在的有用数据，和删除属性或记录相比，保留了更多数据样本，不易于产生数据分析偏差，由此构建的模型更可靠、更有说服力。常用的缺失值填充算法包括EM最大期望值算法、MI算法（Multiple Imputation）和KNNI算法（k-nearest neighbor imputation）等。

• 缺损数据处理：将数据集中的缺损数据过滤出来，按照缺失内容的差异性将其分别写到不同类型的文档中，而后提交给客户，要求其在指定的时间内，根据所提出来的数据清洗框架、清洗规则和清洗算法进行补全。

• 错误数据处理：先对错误数据进行分类，而后经过SQL语句寻找出来，根据客户请求在业务体系中修改，最终再对其进行抽取。

• 噪声数据处理：常用的消除噪声数据的方法分为噪声平滑方法，常用的方法是分箱法。将预处理数据分布到不同的箱中，通过参考周围实例平滑噪声数据，包括等宽分箱和等深分箱两大类。

3. 清洗方式

• 手动清洗：在公司业务体系中较小的数据集上通常会使用这种清洗方式。优点是准确率相对较高，缺点是执行速度较慢。

• 全机清洗：依据具体清洗方案，编写清洗程序，自动清洗数据。优点是清洗自动化，缺点是实现过程复杂，后期维护困难。

• 人机同步清洗：对于某些特殊的清洗，只能通过数据清洗程序才能实现，设计人机交互的界面，采取人工和机器辅助的方式，当清洗程序无法处理数据时，将通过人工干预等方式进行处理。优点是降低编写程序复杂度，减少大量人工操作，缺点是需人工实时参与。

二、信息分析与可视化工具

        信息分析与可视化工具在数据处理和分析中发挥着重要作用，以下是一些常用的工具：

1. Excel

• 功能：Excel是一款功能强大的电子表格软件，它提供了丰富的数据处理和分析功能，包括数据筛选、排序、统计等。同时，Excel还具备强大的可视化功能，可以创建各种图表和图形，帮助用户更直观地理解数据。

• 应用：Excel广泛应用于商业分析、财务管理、数据统计等领域。

2. SPSS

• 功能：SPSS是一款专业的统计分析软件，它提供了丰富的统计分析方法，包括描述性统计、推断性统计等。SPSS还具备数据管理和数据清洗功能，可以帮助用户更好地处理和分析数据。

• 应用：SPSS广泛应用于社会科学、市场调研、医学统计等领域。

3. Tableau

• 功能：Tableau是一款高效的数据可视化工具，它可以帮助用户快速创建各种交互式图表和仪表盘。Tableau支持多种数据源连接，包括数据库、Excel、CSV等，同时提供了丰富的数据清洗和转换功能。

• 应用：Tableau广泛应用于商业智能、数据分析、数据可视化等领域。

三、科研数据管理与存储

      科研项目的数据管理与存储对于科学研究工作至关重要，它不仅涉及到数据的保存和备份，还涵盖了数据的整理、归档、共享等方面。

1. 管理策略

• 数据采集：是获取科研数据的首要环节，根据具体研究内容的不同，数据采集可以采取实验观测、调查问卷、文献研究等方式进行。在数据采集过程中，需要保证数据的准确性和完整性，避免数据采集过程中的误差和遗漏。

• 数据整理：在科研项目中，数据通常是庞大而复杂的，为了便于后续的数据分析和使用，需要对数据进行整理和归档。在整理数据的过程中，可以采用统一的命名规范，将数据按照一定的分类方式进行组织和分类，同时对数据进行必要的处理和清洗，确保数据的一致性和可用性。

• 数据归档：是为了长期保存和备份数据，防止数据的丢失和损坏。可以选择将数据存储在本地服务器上，或者使用云存储等技术进行备份。为了方便数据的检索和管理，可以给数据添加标签和关键词，并建立索引系统，使得数据的存储和检索更加高效。

2. 存储方式

• 本地存储：指将数据存储在本地的硬盘或服务器上。这种方式存储的数据可以被本地访问，便于快速的数据处理和分析。但是本地存储容易受到硬件故障、灾难等因素的影响，需要定期进行数据备份，以防止数据的丢失。

• 云存储：指将数据存储在云平台上，通过网络进行访问和管理。云存储具有可扩展性、高可靠性和便捷性等特点，能够为科研人员提供弹性的存储空间和数据分享功能。同时，云存储也能够提供数据的备份和恢复功能，保证数据的安全性。

• 数据库管理：对于大规模的科研项目，可以考虑使用数据库管理系统来进行数据存储和管理。数据库可以提供高效的数据访问和查询功能，能够满足复杂的数据处理需求。同时，数据库也具备备份和恢复功能，可以保证数据的安全性和可靠性。

3. 共享与合作

• 共享原则：数据共享要求科研人员遵循一定的数据共享原则和规范，确保数据的权益和隐私得到保护。在数据共享时，需要遵守数据的知识产权和隐私政策，确保数据的合法、安全和合理使用。同时，也需要考虑数据共享的动机和目的，明确共享数据的范围和权限。

• 共享平台：为了实现科研数据的共享，可以利用科研数据共享平台和工具。这些平台和工具提供了数据上传、共享、访问和管理等功能，能够帮助科研人员实现数据的共享与合作。同时，为了方便数据的共享与合作，也可以建立科研项目专属的数据共享平台，提供定制化的数据服务。

4. 安全与备份

• 数据安全：包括数据的保密性、完整性和可用性。在科研项目中，有些数据可能涉及到商业机密或者个人隐私，需要进行保密处理。可以通过加密、权限控制等方式来保护数据的安全，确保只有授权人员才能访问和使用数据。

• 数据完整性：是指数据没有被篡改或者损坏。为了确保数据的完整性，可以采用数据签名、数据校验等方法进行验证。

• 数据备份：是为了应对意外情况而采取的一种预防措施。可以选择定期将数据复制到其他存储设备上，或者使用网络备份服务进行数据备份。同时，为了保证数据的完整性，备份数据要进行定期检查和更新。