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过去跟客户交流数采失败经验，听到过一句话：“数据可以是宝藏，也可以是坑。”这个“坑”指的就是未经处理的原始数据，满是错误、重复、缺失的信息，简直像一座“数据垃圾场”。

所以，想要让这些数据派上用场，第一步就得“洗洗数据”。

原始数据有多“脏”？

原始数据的“脏”，远比你想象的严重：

• 重复和冗余：比如，一个地磅的重量数据采集了10次，只有中间连续几次稳定数据才是对的。

• 单位混乱：像温度，既有“℃”，还有“C”，让人头大。

• 缺失数据：贴片的连续工序里，好几个设备生产记录里“良品数”列都没数据，分析个啥？

• 异常数据：汽车零部件产线某个冲压设备的生产速度竟然是“99999件/秒”，写科幻小说呢？

• 过时数据：三年前的测试记录，还放在系统里占地方，打开文件夹用了25分钟。。。

这些问题要是不处理，别说分析决策了，随便做个报表都能让你怀疑人生。

五步搞定数据清洗

第一步 去重

就像整理家里，把重复的、没用的东西清出去。例如，把同一个生产设备重复采集的数据合并成一条，数据清爽了，存储空间也节省了。

第二步 统一格式

格式不统一就像大家说话不在一个频道。比如温度统一成“℃”，时间格式都用“2024-12-16 12:35:21”，数据自然就可以串起来了。

第三步 补全缺失

缺了数据怎么办？可以用历史均值填补，或者通过预测算法补全。比如某个班次的湿度没记录，可以用同样条件下的平均湿度代替。

第四步 异常筛查

检测出那些“不正常”的数据，像生产量是负数、速度值超出设备上限等，直接剔除。

第五步 删除过时数据

陈旧数据再不处理，就跟过期食品一样，早该清出去。比如三年前的设备试运行记录，就没必要再放数据库了。

（脏数据处理过程）

怎么用技术实现清洗？

说到清洗，光靠人工可不够，得用工具来帮忙：

• ETL工具：像Talend，专门用来提取、转换和加载数据。

• Python脚本：灵活又高效，写几行代码，重复数据一秒清掉。

• SQL查询：对数据库里的数据筛选、过滤，分分钟搞定。

• 智能算法：用AI检测异常数据，准确又省事。

真实案例：清洗带来的效益

在我们过往的某个实施案例，某家陶瓷瓷砖厂，希望分析生产良品率，但我们前期对接后发现数据问题一堆：

1. 现场用了几个不同的管理软件，且没有打通数据，导致生产记录反复录入严重，有的产量数据反复录入了三四次；

2. 部分环境湿度数据传感器损坏，湿度数据空缺20%，无法找到不良原因；

3. 部分窑炉温度数据输出值异常偏高，输出的温度曲线大受影响，让人看不出真实情况。

于是，正式实施是我们通过边缘系统，使用了一些数据清洗的方法：

• 对接不同系统，删除重复数据，通过平均值补全环境湿度信息；

• 通过异常筛查，做了阈值规则，剔除了错误的温度传感器数据；

• 清洗后发现陶瓷粉末湿度对良品率影响巨大，果断升级湿度控制系统。

结果呢？良品率提高了5%，每年直接省下了几百万成本！

清洗数据到底图啥？

清洗后的数据能带来什么？总结起来就是三个字：快、准、省。

• 快：提高决策效率，数据分析代替人工经验，少试错，少走弯路，多赚真金白银

• 准：提升数据质量，数据驱动改进，分析结果更靠谱。

• 省：减少存储和传输浪费，节约数据处理成本。

对企业来说，这点投入换来的是数据价值的无限放大。

数据清洗听起来很基础，但它是数字化转型的必经之路。未经清洗的数据，不仅让使用的人受累，还可能拖垮整个数据链条。与其让这些“脏”数据蒙尘，不如用技术武装自己，把数据垃圾场变成真正的“金矿”！