​跨境电商数据清洗的办法

一般来说，跨境电商数据清洗是精简数据库中的数据（除去重复记录的数据），并将剩余的数据的格式转换为标准的、可吸收格式的流程。数据清洗标准模型是将数据输入数据清洗处置器，通过一系列程序“清洗”数据，然后数据清洗处置器以期望的格式输出清洗过的数据。数据清洗从数据的精确性、完全性、一致性、唯一性、适时性、有效性等方面来处置数据的缺失值、错误值、重复记录、不一致性等。

跨境电商数据清洗的办法

（1）清洗不完全数据（即缺失值）的办法

在大多数情形下，缺失值必需手工填入（即手工清洗。当然，某些缺失值可以从本数据源或其他数据源中推导出来，这就可以用平均值、最大值、最小值或更为繁琐的概率估计取代缺失值，从而达到清洗的目标。

（2）错误值的检测及清洗办法

用统计分析的办法辨认可能的错误值或异常值，如偏差分析、辨认不遵照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，或应用不同属性间的束缚、外部的数据来检测和清洗数据。

（3）重复记录的检测及清洗办法

数据库中属性值相同的记录被以为是重复记录，我们通过断定记录间的属性值是否相等来检测记录是否重复，并将重复的记录合并为一条记录（即合并/消除。合并/消除是清洗的基本办法。

（4）不一致性（数据源内部及数据源之间）的检测及清洗办法

从多数据源集成的数据可能有语义冲突，我们可定义完全性束缚用于检测不一致性，也可通过分析数据发觉数据间的联系，从而使数据坚持一致。