数据清洗与整合平台（数据清洗技术）

本篇文章给大家谈谈数据清洗与整合平台，以及数据清洗技术对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享数据清洗与整合平台的知识，其中也会对数据清洗技术进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、ETL过程的数据清洗和整合
• 2、Excel数据建模——Power Query数据清理与整合
• 3、怎么进行数据整合？必要步骤有什么？

ETL过程的数据清洗和整合

主要目的是记录ETL流水线过程中所有质量单元出现的错误时间。也可用于其他应用之间传输数据的集成应用中。
如图：

错误事件事实表：
    主表。包含错误日历日期，错误产生的批处理作业以及产生错误的单元模块。
    每个错误在表中用一行表示。
    包含一个单列的主键，作为错误时间的键。
批处理维度:
    可以泛华为针对数据流的处理步骤，而不仅仅是针对批处理。
错误事件细节事实表：
    每行确定与错误有关的某个特定记录的个体字段。因此某个高级别的错误事件事实表中的一行激活的复杂结构或业务规则对应错误细节事实表中的多行。

审计维度用于后端装配ETL系统的每个事实表。
在货运事实表将按照批处理文件每天更新一次，假设一天的工作顺利进行没有产生错误标记，此时将建立唯一的一行审计维度，将被附加到今天所加载的所有事实行。所有的分类，分数，版本号都将相同

假设出现异常情况，则需要不止一个审计维度行用于标记这一情况。

重复数据删除：需要考虑保留那些数据
匹配和数据保留：按照来自所有可能源系统的列值并且清楚的定义了优先顺序的业务规则，用于确保每个存在的行具有最佳的保留属性。

一致性处理包含所有需要调整维度中的一些或者所有列的内容以与数据仓库中其他相同或者类似的维度保持一致的步骤。

建立一致性维度的过程需要采用敏捷方法，对两个需要一致性处理的维度，他们必须至少有一个具有相同名称和内容的公共属性。

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Excel数据建模——Power Query数据清理与整合

我们经常遇到数据源不规范的数据，或者数据来源较多，需要进行交叉整合。这时候，仅靠普通的数据处理不但效率低下，而且很难解决问题。因此，需要用到Excel中强大的数据处理工具——Power Query，将不同来源的数据汇到一起，进行数据清洗、筛选、合并，从而得到我们需要的结构化数据，以便进一步进行数据建模分析和可视化。

1. 数据导入Power Query

首先，通过Power Query，将存放在一个文件夹中的数据源（Excel工作簿）导入到Power Query编辑器，筛选出目标工作表（这里有10个目标工作表），并基于此分别提取 投入 和 产出 数据信息。

产出数据建立在 标准工时 和 产出数量 的基础上，而工厂没有建立一个独立的工序标准工时数据源，因此需要从原始数据中 将工序的标准工时提取出来 。

接着， 提取各个工序的产出数量 ，与标准工时一起计算得到各个工序的 产出工时 ，以便 从产品和工序的角度进行生产分析 。

将上述的工序产出工时按照人员进行 分组 ，从而得到人员产出，以便 从人员的角度进行生产分析 。

另外， 提取员工每天的投入工时 ，再将人员投入和人员产出进行 合并查询 ，从而得到了每人每天每种产品的投入产出查询方案。

有了规范的投入产出数据，我们就可以进行下一步的Power Pivot数据建模分析了。后面我会逐步介绍Power Pivot数据建模分析，敬请关注！

怎么进行数据整合？必要步骤有什么？

了解了数据整合，那么你们应该更加想知道如何进行数据整合，进而推动信息化建设。

数据在整合的过程中，需要经过多个步骤的处理，才能符合数据规范和公司的需求，达到数据整合的目标，各数据处理的步骤如下：

步骤一数据抽取：数据抽取是数据整合的第一步，即选择并提取数据源集中的一个特定子集的处理过程。依靠数据抽取，可以准确地从大批量数据中仅复制相关的数据。

步骤二数据传送：数据传送是紧接数据抽取的第二步，即将抽取到的特定数据子集发送到目的位置的处理过程。依靠数据传送，可自动保持数据的流通和共享。

步骤三数据清洗：对直接传送来的数据，在数据格式、数据编码、数据一致性等方面按照清洗规则进行处理。依靠数据清洗，可以保障中心数据库中数据的规范性。

步骤四数据重组：将清洗后的数据，按照新的数据组织逻辑进行关联处理，加强数据的内在联系。

步骤五数据发布：按照主题数据库层需要，将中心数据库中部分数据子集定期发布到主题数据库层。依靠数据发布，可以保障主题数据库层数据的及时更新。

步骤六服务重组：根据主题数据库中的数据，通过开放各类数据服务，提供面向各类应用的主题数据服务，以此加强数据的重利用。

步骤七数据展示：数据展示通常用报表或图形的表达方式来表示数据之间的关系，使使用者能快速直接的了解到数据变动情况。

经过以上的数据整合，那么你就可以获得以下数据整合优势。

数据整合优势一：

底层数据结构的透明 ，为数据访问（消费应用）提供了统一的接口，消费应用无需知道：数据在哪里保存；源数据库支持那种方式的访问；数据的物理结构；网络协议等。

数据整合优势二：

提供真正的单一数据视图 ，数据视图data view这个概念大家很容易理解，数据整合（Data Consolidation）的优势是经过了数据校验和数据清理，你看到的数据更加真实，准确，可靠。

数据整合优势三：

数据管控能力加强 ，
管控是SOA里面重要的概念。数据整合（Data Consolidation）的优势是数据规则可以在数据加载，转换中实施，保证了数据管控。

数据整合优势四：

可重用性好 ，由于有了实际的物理存储，数据可以为各种应用提供可重用的数据视图，而不用担心底层实际的数据源的可用性。

关于数据清洗与整合平台和数据清洗技术的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 数据清洗与整合平台的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据清洗技术、数据清洗与整合平台的信息别忘了在本站进行查找喔。

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