数据清洗是指从数据中检测、纠正或移除错误、重复、不完整或不一致数据的过程，是数据分析与挖掘的前置关键环节，直接影响后续决策质量。本栏目聚焦数据清洗技术实践，分享高效处理方法、行业最佳实践及帆软产品在数据治理中的应用经验，助力企业提升数据质量，释放数据价值。
数据清洗，曾被誉为“大数据时代的扫地僧”，却常常被企业忽略其战略价值。根据IDC 2023年数据治理报告，超过63%的企业在数据分析环节因数据质量问题导致决策失误，平均每年损失高达百万级甚至千万级人民币。你有没有遇到过这种情况：花费数周整理的数据，却被业务部门质疑“数据到底准不准”？或者分析结果出炉后，发现因数据冗余、缺失、异常，整份报告毫无参考价值？数据清洗不是简单的格式化，更是决定数据价值的第
数据集质量问题已经成为企业数字化转型路上的“隐形杀手”：据Gartner统计，企业因数据质量不佳导致的业务损失，每年高达数十亿美元。你有没有遇到过这样的场景——明明数据源都接入了，报表却总出错，分析结论频频“翻车”？其实，这正是数据集易出错的典型表现。不管是财务分析还是用户画像，只要数据集有瑕疵，业务就会被拖后腿。而且，随着数据量级的爆炸式增长，数据清洗和质量管控变得越来越棘手。很多企业苦于用Ex
每一个企业数字化转型的路上，都会遇到一个“看不见的对手”——数据质量。你是否曾经因为数据杂乱导致分析失灵？是否遭遇过报表错误、决策失误，甚至因为数据不一致丢掉了重要客户？根据中国信通院《数据治理白皮书（2022）》数据显示，近60%的企业高管认为数据质量是数字化转型的最大痛点之一。然而，面对数据湖、数据仓库和各种数据集，很多人会下意识问：“堆砌更多数据集，真的能提升数据质量吗？”事实上，数据集本身
你是否曾遇到这样的尴尬局面：花了几天时间梳理出来的数据分析报告，却因为数据集中混杂着大量重复、错误、脏乱缺失的内容，导致决策层一眼否定？据麦肯锡2023年的《企业数字化转型白皮书》调研，高达48%的企业数据分析项目因原始数据质量不过关而失效，甚至给公司带来数百万的经济损失。数据集的清洗去重，已经不是分析师的“加分项”，而是数据分析能否准确落地的生命线。在大数据时代，面对多源异构系统、业务高速变动的
数据质量，决定了数据价值的天花板。你有没有在业务分析、AI建模或报表开发时，遇到过数据集杂乱、错漏、格式混乱、字段重复、一堆“脏数”，导致结果偏离现实？据《数据质量与企业竞争力提升》一书统计，国内企业因数据不清、数据孤岛、数据集成效率低下，每年损失近 10% 的数字化运营成本。这不是简单的“Excel表格做错了”，而是整个数据链路的根本性缺陷。如果你正在推进数字化转型或智能分析，数据集的质量决定了
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