商业分析 - 用于数据清洗的不同工具

有多种数据清洗工具可用；每种工具都具有一套独特的特性和功能。这些工具包括编程语言和库，以及用于处理海量数据集和复杂数据清洗任务的专业软件平台。

有几种工具可用于数据清洗，每种工具都具有独特的特性。一些关键的数据清洗工具如下所示 -

1. Excel

Excel 的用户友好界面和广泛的功能集使其成为数据清洗和处理的热门工具。它提供了各种选择，例如数据格式化和标准化、数据类型转换、数据验证、文本操作、重复项删除等等。

2. OpenRefine

OpenRefine 是一款开源数据转换和清洗软件，以前称为 Google Refine。其目标是预处理和清理脏数据。它包括广泛的功能来清理、规范化和转换数据集，以及一个直观的用户界面。其主要功能包括聚类、转换、撤销/重做以及对大型数据集的支持。此工具最广泛用于数据探索、清理和转换。

3. Trifacta

Trifacta 是一款商业软件解决方案。Trifacta 是企业级数据清洗软件的首选。此低代码/无代码平台的主要目的是为用户提供访问云基础设施以满足其大数据分析需求。Trifacta 通过允许用户共享数据清洗管道并在同一数据集上协作来促进协作。

总的来说，Trifacta 是一种基于云的数据准备工具，它使用机器学习来建议数据转换。它包括交互式功能，如交互式数据分析、预测转换以及与各种数据平台的集成。此工具最广泛用于协作环境中的大规模数据准备。

4. Talend

它是一个开源数据集成工具，也提供数据清洗和转换功能。它具有交互式拖放功能、数据分析以及对大数据和云环境的支持。此工具最广泛用于集成和清理来自各种来源的数据。

5. Python

Python 和数据分析彼此紧密相关，因为商业分析中的数据清洗最常使用 Python 执行。Python 包括大量解决数据清洗、转换和分析的许多方面的工具和模块，为正确清洗和预处理数据提供了广泛的功能。Python 丰富的库，如 Pandas、NumPy、Seaborn、Matplotlib、Dask、Tabulate、Regex 等，是流行的数据清洗工具。可以使用 Python 自动执行数据清洗任务以供用户应用。

6. SQL

数据库编程语言称为结构化查询语言 (SQL)。SQL 查询可用于从数据库中提取过滤后的信息。大多数应用程序的数据都存储在数据库管理系统 (DBMS) 中。因此，它是源级数据管理的有效工具。虽然它可以执行简单的清理活动，但当面对复杂数据时，它会失败。

7. Tableau

Tableau 是一款流行的数据可视化应用程序，允许用户创建用于各种目的的交互式仪表板。您可以更改图表、图形、本地和全局过滤器、公式等。在创建可视化之前，我们可以执行简单的数据清洗技术。

8. DataCleaner

它是一个开源数据分析和数据质量分析工具，包括交互式功能，如数据分析、验证和重复数据检测。它最广泛用于中小型数据集。

9. TIBCO Clarity

TIBCO Clarity 是一款基于云的数据清洗、标准化和验证工具。它包括交互式功能，如自动数据清洗、协作工具以及与 TIBCO 产品套件的集成。它最广泛用于需要易于使用的数据清洗工具的业务用户。

10. IBM InfoSphere QualityStage

它是由 IBM 开发的数据质量工具；它支持数据分析、标准化和匹配。它包括交互式功能，如高级数据质量规则、与 IBM 数据管理套件的集成以及对大型企业的支持。它最广泛用于具有复杂数据质量需求的大型组织。