在数据搜集的过程中，需要从不同渠道获取数据并汇集在中心数据库，搜集的原始数据首先需要进行解析，然后对不准确、不完整、不合理、格式、字符等不规范数据进行过滤清洗，清洗过的数据才能更加符合需求，从而使后续的数据分析应用更为准确。因此在数据分析、挖掘、可视化实现以及统计报表之前，做好相关的数据清洗工作意义重大。
1、数据清洗概述
数据清洗是指对数据进行重新审查和校验的过程中，发现并纠正数据文件中可识别的错误，按照一定的规则把错误或冲突的数据洗掉，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等，数据清理一般是由计算机而不是人工完成。
2、数据清洗原理
利用数理统计、数据挖掘和预定义清理规则等有关技术将“脏数据”处理掉，从数据源中检测并消除错误、不一致、不完整和重复等数据，为满足要求提供高质量的数据。数据清理的标准模型是将数据输入到数据清理处理器，通过一系列步骤清理数据，然后以期望的格式输出清理过的数据。
3、数据清洗的方法
数据清理方法是将数据库精简去除不合规的数据，使之转换成标准可接收格式的过程。数据清理从数据的准确性、完整性、一致性、惟一性、适时性、有效性几个方面来处理数据的丢失值、越界值、不一致、重复数据等问题。根据数据源的实际需要，不同的数据需要不同的数量清洗方法进行处理。
（1）重复数据清洗
为了减少数据中冗余信息，首先对一定范围内数据进行排序算法，根据预定义的重复标识规则进行重复检测，最后完成重复数据的清洗工作，为了确保对原始数据的完整性，对重复删除的数据进行单独备份。
（2）不完整数据清洗
首先对数据表结构字段按照重要性等级进行判断，按照缺失比例和字段重要性制定方案，对于不完整的记录并且不需要的字段进行删除处理，每次删除前需要单独备份，对于重要字段并缺失的记录，通过计算分析对字段进行填充。
（3）数据格式清洗
数据格式的清洗主要针对由人工搜集或用户填写的信息，对不符合规定的格式及内容进行清洗。主要包括时间、日期、数值等显示的格式，内容中不合理的字符等内容。
（4）错误数据清洗
用统计分析的方法识别错误值或异常值，如偏差分析、识别不遵守分布或回归方程的值，也可以用简单规则库检查数据值，或使用不同属性间的约束、外部的数据来检测和清理数据。
（5）关联性数据清洗
当数据记录有多个来源时，需要进行关联性验证，如果在数据分析过程中发现数据之间互相矛盾，需要将关联性的相关数据进行调整或去除，通过对数据的分析检测，从而使得数据保持一致。
数据清洗是整个数据分析过程中不可缺少的重要环节，其结果质量直接关系到统计效果。济南公交智能调度系统在所有车辆结束运营后统一对数据库进行数据清洗，确保数据的准确性、一致性、完整性，为后台数据的统计报表提供可靠准确的数据支撑。
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