文章大纲

  • 统一数据接入
  • 数据清洗的目的
    • 解决数据质量问题
    • 让数据更适合做挖掘、展示、分析
  • 数据清洗的步骤
    • 第0步:数据导入及元数据处理
    • 第一步:缺失值清洗
    • 第二步:格式内容清洗
    • 第三步:逻辑错误清洗
    • 第四步:非需求数据清洗
    • 第五步:关联性验证
  • 数据采集建议
  • 一行代码探索性数据分析
  • 数据预处理
  • 参考文献
  • 相关资源

我们目前进入了一个大数据的时代。以我目前经常处理的医疗保健数据为例。

随着时间的推移医疗保健数据的生成速度越来越快,预计到2020年将达到35 ZB(1ZB大约是10的9次方TB)。无论是出于患者护理、研究还是法律原因,能够经济高效、安全地管理这些数据对医疗保健提供者来说都越来越重要。

医疗保健提供商必须能够摄取、存储和保护大量数据,包括临床、基因组、设备、财务、

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