所有使用外部数据构建产品或产生见解的数据驱动型企业都知道，使用不完整或不准确的信息会导致不可靠的结果。购买已经经过一些数据清理的数据可以节省时间，但也会带来挑战。
在本文中，我将讨论为什么网络数据清 WhatsApp 号码数据 理不同于清理其他类型的数据，并根据我在网络数据行业的经验，为企业分享一些技巧。
定义干净的网络数据
公共网络数据是指任何可以在线公开访问的数据。在抓取网络数据时，公司需要处理非结构化的原始数据，这些数据需要经过解析和一定程度的处理，以使其更具结构性和可读性，从而适合分析或机器学习等任务。
然而，对于大多数分析用例来说，这种处理水平仍然需要提高，因为此时数据仍然包含重复、伪造、非标准化值、空值和大量无用的数据。
无用数据是质量低劣、与你的工作无关 而心不在焉和不快乐就是他 的数据。虚假数据也是无用数据。在本文中，我们将虚假数据定义为非人类创建的数据，或由人类创建但其中的信息不真实且不创造任何价值的数据。
作为一家企业，您不想根据部分不准确、不完整和不规范的数据做出决策。这就是“垃圾进，垃圾出”原则如此重要的原因。Web 数据清理可提高数据质量并减少数据集大小，从而节省大量工程资源并缩短价值实现时间。
与原始照片文件包含相机在拍摄照片的短暂瞬间吸收的所有视觉信息类似，原始数据包含源中的所有信息。
干净数据是摄影师发送给客户的最终照片。这是同一张照片，但颜色平衡，无关对象被删除，摄影师可能还应用了他们喜欢的照片滤镜。
为了更直观地了解这一点，我最 比特币电子邮件列表 近研究了一个干净的数据集，其中包含有关全球公司的信息。原始数据集包含超过 6800 万条数据记录。清理后的版本包含近 3500 万条记录。
这意味着几乎一半的数据记录被删除。然而，3500万条完整、准确的公司数据记录仍然是一个可以为产品和深入分析提供支持的庞大数据集。
Web 数据清理示例
即将开始使用原始公共网络数据的团队应该准备好处理以下问题：
- 您将从哪里获取数据？
- 您的数据管道将会是什么样的？
- 您想如何处理基本为空的记录？您想保留它们吗？
- 如果你的数据有虚假记录怎么办？你该如何处理？
- 例如，你如何辨别公司简介是否是假的？
刚抓取的数据可能会出现各种问题，需要几个数据处理步骤才能将抓取的数据转换为干净的数据 – 其中一个关键步骤是日期解析。为了方便起见，我将主要关注公司数据。
让我们以反映公司成立日期的数据为例。日期格式有 20 多种。其中一些很常见，而另一些则不常见。想象一下，你从互联网上爬取了多种不同日期格式的数据：“2023 年 11 月 1 日”、“2023-11-01”、“2023 年 11 月 1 日”。
您想要做的是通过标准化日期字段将它们转换为一个。如果考虑到人为拼写错误和其他问题，这会很复杂。但是，仅此一点就可以使过滤等操作变得容易得多。
这是另一个示例。您抓取包含文本字段的 Web 数据。您可以在文本中找到其他符号，例如表情符号或 Web 链接。以及抓取工具视为 HTML 标记的各种文本格式化工件。所有这些都可能使数据对您来说不那么有意义。
最后，我们来谈谈地址。同样，您会遇到各种版本的地址，但对于大多数用例，您需要统一的地址格式。