数据治理在ETL（提取、转换、加载）作业过程中，是否需要做数据清理？南瓜数智平台是如何做的？

一、为什么要做数据清理？

数据清理是调整和优化数据质量的关键步骤，其方法取决于数据类型、业务需求和数据源。定期审查和更新数据清理规则对于确保数据质量持续提高至关重要。

二、数据清理的关键点是什么？

• 删除重复数据：检查并删除数据集中的重复记录，保证记录的唯一性。
• 处理缺失值：通过删除记录、填充统计量或插值法来处理缺失值。
• 纠正错误数据：通过统计分析、规则库或外部数据来识别和纠正错误数据。
• 处理异常值：通过删除、修正或替换统计量来处理偏离正常范围的异常值。
• 数据格式统一：确保日期、时间、货币等字段格式标准化，清理特殊字符或空格。
• 数据类型转换：在ETL过程中，将不同数据类型字段转换为目标数据类型。
• 业务规则处理：根据业务规则对数据进行筛选、过滤或转换。
• 数据合并：合并多个数据源的数据，保证数据完整性和一致性。
• 数据去重：处理重复的字段或属性，确保数据的唯一性。

三、南瓜数智平台的数据清理实现

南瓜数智平台提供数据ETL功能，支持数据采集和增量抽取。平台允许在数据入库前后通过SQL操作，确保数据的准确性、完整性、唯一性、权威性和合法性。完成数据清理后，数据更适合进行数据挖掘、展示和分析，提高数据的可读性、理解性、一致性和可比性，支持数据分析和决策。

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文章来源：

小南瓜开发平台

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