当拿到一个数据集时，你通常会怎么做？你脑子里好不容易蹦出的那个答案正确吗？这个问题或许能让不少人尴尬。我们循序渐进地来回答这个问题。我们将遵循这样的顺序：数据源质量→数据类型→数据集质量→平均水平→数据分布→量变关系→多维交叉。通过这个系列的5篇内容，我希望你拿到任何数据集的时候都不蒙圈，都能有条不紊地开始工作。
图4- 14：数据认知的一般流程
无数次血的教训告诉我，在拿到数据集后，花再多的精力去审核数据源的质量都不为过。数据源，分为两部分：一部分是数据库中的表，包括你自己取数的表和别人提供的数据的来源表；另一部分是取数代码，一般是SQL代码。
对于取数来源的表，我们一定要不厌其烦地明确如下几个问题：
1．表中的字段有没有在近期改动？做了什么样的改动？
2．表中的字段是不是名副其实的字段？
3．该表谁负责维护？有没有定期维护？
4．该表是否是中间表？它的字段内容是从哪里来的？
5．该表是以什么样的频率刷新数据？
我相信，为了保障数据源的质量，这5个问题是不够的，你一定还会碰到各种各样匪夷所思的错误。只是希望，我的提醒能都让大家少踩坑。尤其在互联网公司，数据质量真的是老大难的问题。
尤其需要警惕的是数据仓库中的中间表，即由其他表合成而来的表。这类表的质量往往很难保证。一方面，这些表有可能是某个短期需求的产物，做完后没有人维护；另一方面，中间表之间往往存在多层的引用，即某张中间表中某个字段的来源是另一张中间表，甚至出现交叉引用，这样表里面字段的质量就极难保证了。如何解决这个问题？我暂时没有很好的办法。
对于取数代码，我犯过的错误有以下一些：
限制条件写错。限制条件的错误往往出现在多次使用的代码中。粗心写错的情况我羞于多说，我们讲一些可避免的系统性错误。有些高频使用的代码，我们总是需要根据不同的业务方需求，去临时地改一些限制条件，而有些限制条件是相互关联的，改了一个没改另一个，导致取得的数据不准确。还有更多的情况是我们偷懒，改动过的代码没有另行保存，而是覆盖了原来的代码，当下回要启用这原来的一段代码时，忘记了之前改过，导致取数的错误。
串表混乱。在跨多表查询时，我们没有清晰地思路，一会儿leftjoin，一会儿inner join，导致合成的宽表七零八落，由此汇总而出的数据自然问题百出。
取出多余的字段，造成计算时的准确度降低。许多伙伴在跨表取数时，都习惯于使用“select * from”，即把某个表的字段全部取出，然后从合并好的表中汇总数据。我不敢说这是个坏习惯，毕竟要记清楚每张表里的字段确实不容易，这样的方式写代码速度会快。但问题是，这样取数不仅使得运算负荷增加，更使得在数据汇总的时候容易混乱，也会增加其他成员的学习成本。另外，许多表的字段名也许长得非常像甚至是一样的，若你没有设置好别名，很容易出错。
计算方式错误。这往往出现在需要做一些汇总和计算的取数代码中。比如没有去重，漏加了某个字段，字段间的单位没有统一，多项式计算时括号位置出错，数据区间的首位开闭的关系出错等等。细细数来真的是非常非常多。所以，在审核别人的SQL代码时，尤其要注意这个方面。
对特殊值没有进行处理。这一部分理论上是该在“数据集”质量中讨论。但现在取数的量级越来越大，我们往往都在取数时就进行了简单的汇总操作。最典型的就是计算算术平均数。但若数据中有空值，或者有异常大（异常小）的值，算术平均数就会失真。因此我们习惯在sql中就对一些特殊情况进行排除。若没有排除一些极端情况，你取出的数据质量或许就不会高。
无论如何，审核数据源的质量是绝对不能跳过的一个步骤。举个常见的类比，数据源的质量是1，其他后面的所有分析步骤都是0。
对数据源的审核就像做一个判断题，是0就需要返工重新取数，是1就可以继续。而对于数据集的质量，像做一个多项选择题，你需要逐步勾选：
处理数据集中的垃圾（乱码、格式混乱、特殊符号等）
处理空值
处理异常值
处理异常字段
统一数据类型和单位
以上5个步骤基本上涵盖了数据集质量提升的工作。有的伙伴会说，这个和数据认知有什么关系？当然有关系。比如给你一张照片，你当然要把照片表面的灰层去掉，将缺失的像素填上，将马赛克休掉，将色彩修正后，才能看清楚照片的全貌。
当你满怀期待的打开一个Excel表，却发现里面充满了乱码时，心情一定无比地纠结。如果见到大面积的乱码，那基本上是文本解码的问题。有三条路径去解决：
你要看看取数的工具里是否可以设置导出的文本格式，比如将utf-8改为gb2312。
你需要找到一些技术小伙伴，帮助解决文本编码的问题。
若谁都帮不了你，只能自己寻找工具解决。推荐一款文本处理工具EmEditor，它体积小功能强大，至少能满足我所有的文本处理需求。若遭遇乱码问题，你可以点击“文件”选项卡中的“以指定编码全部保存”按钮，将文本存为系统可识别的格式（utf-8或者gb2312）。这个工具不是免费的，但非常便宜，一年才40美金左右。在这种诱人的价格下，我还是会坚决地抵制盗版。
对于格式混乱，我并没有特别统一的解决办法。大家是不是会遇到这样的情况：某个从数据库中导出的表，里面的内容怎么看怎么别扭，需要鼠标双击以后，才能进行正常的编辑并修改格式；这种单元格的右上角有时会出现绿色的小标签；我一般采取的方法是选择这部分数据，复制后，在另一个空白的区域进行“选择性粘贴”，并选择“选择性粘贴”中的“加”运算方式，这样才能批量解决格式混乱的问题。也许大家有更好的解决方式，我这里就不多说了。对于特殊符号呢，我一般会采用“替换”功能，将某个特殊符号批量地替换为空。但如何特殊符号特别多，且五花八门时，我建议你就不要手动处理了，重新取数或者将它交给技术大牛来处理。
退一步说，如果发现数据集中的垃圾数据数量有限，直接将他们整行删除或许是最经济的办法。
虽然很多时候我们会删除空值，但千万小心，若空值存在的行数占到了总行数的1%以上，千万不要莽撞地删除了，需要仔细得处理它们。为什么是1%呢？这只是我的一个拍脑袋的决定，并不严谨。
空值处理的第一种思路是“用最接近的数据来替换它”。这并不是意味着拿它相邻的单元格来替换，而是你需要寻找除了空的这个单元格，哪一行数据在其他列上的内容与存在空值的这行数据是最接近的，然后用该行的数据进行替换。这种方式较为严谨，但也比较费事。
第二种思路是针对数值型的数据，若出现空值，我们可以用该列数值型数据的平均值进行替换。如果条件允许，我建议采用众数进行替换，即该列数据当中出现次数最多的那个数字。若不能寻找出众数，就用中位数。算术平均数是最不理想的一种选择。
第三种思路是合理推断。这一般会用在时间序列数据或者有某种演进关系的数据中。比如，用移动平均数替换空值，或者由其他变量与该变量的回归关系，用其他非空变量通过回归公式来计算出这个空值。
实在处理不了的空值，也可以先放着，不必着急删除。因为有时候会出现这样两种情况：一是你的后续运算可以跳过空值进行；二是在异常值或者异常字段的处理中，空值所在的这行正好被删除了。
所谓异常值，其实是很主观的一种判断。我希望大家养成这样一个好习惯：拿到数据集，数据源检查通过且空值做了预处理后，对数据集启动“筛选”功能，点开每列的筛选项看一看，往往你就能发现那些异常数据，比如数值特别夸张，文本特别长，NULL值，不匹配的数据类型等等；选择这些异常内容后，看他们的行数是否很多，若不多，直接删除，若很多，需要检查这些异常值产生的原因。
对于数值型的数据，在统计学上，异常值的判断是有方法的。比如，该数字与序列均值的差大于3倍标准差，或者该数字减去四分位数的差大于3倍的四分卫极差。遇见如此拗口的表述，你应该头晕了吧。因此，我极少使用这类规则来处理异常值，因为当你向别人说明时，就像在噩梦中挣扎。以我的经验，在数据量不大的情况下，异常值的判断还是同上文所说，通过筛选功能来人工地处理比较靠谱。
何为异常字段？我遇到的有很多，最典型的或许是多个字段不知为何并成了一个字段。这个时候往往需要使用Excel“数据”板块中的“分列”功能。如下图，在分列功能中，我们可以选择按分割符号或者按固定宽度进行分列。顾名思义，按分割符号就是按列中每个单元格里都存在的一个符号，将单元格分为符号前后两个部分，形成两列；而按固定宽度就是固定单元格的字符宽度，按这个宽度的前后将数据分开。当然，我们也可以选择将一列分成多列。分列的具体细节就不多说了，只要上手去使用，里面的各个参数设置都能马上理解。
你可别小看异常值的处理，往往在这个过程中我们不仅仅是让数据集更干净了，哪些被剔除的异常数据，有时也非常有价值。这个过程其实可以理解成一个数据挖掘过程。
在处理Excel数据集时，一定不要偷懒，一定要把数据集中的字段调整到最合理的类型。这样不仅能节省分析时间，也能在未来进行跨表引用时提高效率。日期就是日期，数字就是数字，不要保留着文本的格式得过且过。大家都会发现字段类型的第一项是“常规”，我觉得你的数据表中就不应该有一个字段类型是“常规“。一定要清晰地设定好类型，这可以是说是清洗数据的一个原则。
统一相关字段间的单位，这也是一条原则。若没有统一好单位，后续分析中会造成某些很隐蔽的错误。比如距离相关字段，一个是千米，一个是米，算两者之和的同比变化时，你或许就意识不到这个百分比数据其实是错误的。
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作者: 胡晨川 ；转自: 川术 微信公众号; 本文已获授权；
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