摘要
数据仓库和数据挖掘技术的广泛应用,使得数据清洗成为数据处理过程中不可或缺的一个重要环节。本文系统地研究了数据清洗的关键技术、方法与工具,以及其在数据仓库与数据挖掘中的应用。首先,本文介绍了数据预处理、数据集成与转换、数据修复与去重、数据规范化与标准化等数据清洗的关键技术。其次,本文分析了基于规则、统计和机器学习的数据清洗方法,并比较了常用数据清洗工具的特点和适用场景。本文探讨了数据清洗在数据仓库构建、数据挖掘预处理、数据质量保证等方面的应用。研究中以能源数据清洗为例,进一步验证数据挖掘在数据清洗中的作用。通过本文的研究,可为数据仓库和数据挖掘中的数据清洗工作提供参考和指导。
