数据清洗——确保数据质量的关键步骤 数据清洗服务通过剔除异常值、填补缺失值、删除重复记录、统一数据格式和编码规范，提高数据的准确性与一致性。高质量的数据不仅减少了分析偏差，更为高级建模、决策支持打下坚实基础。 实施流程 专业的实施团队，规范的项目流程 服务价值 精准清洗，数据无忧 数据可信度提升 保证用于分析和建模的数据真实可靠，减少错误决策风险。 统一标准与格式 为后续数据整合和跨部门应用创造条件，降低沟通和处理成本。 提效增值 在数据挖掘与分析之前解决数据问题，可大幅节省下游流程的人力与时间成本。 应用场景 广泛应用于各类数据清洗需求 客户档案精准化 将B2B公司多年来累积的客户信息(Excel、CRM系统、名片扫描数据)进行清洗，统一命名格式并合并重复客户记录，提升销售线索质量。 金融交易数据合规化处理 清理历史交易数据中存在的格式不一致、货币单位不统一、缺少时间戳等问题，以便监管审查与风险模型训练。 医疗数据标准化 在多家医院的数据对接中清洗诊断、药品、检查项目信息，统一医疗术语编码体系。 库存与采购记录优化 清理ERP系统中旧SKU编码、重复库存条目与无效供应商信息，为库存预测与采购谈判提供可靠数据。 保险理赔数据清洗 过滤异常理赔请求记录、补齐缺失的理赔文件编号和时间信息，帮助保险公司精准识别理赔风险与欺诈行为。 技术支持与工具 数据质量管理工具 正则表达式 数据质量管理工具 自动化地验证与报告数据质量，确保数据达标。 正则表达式 利用正则表达式精确识别与替换格式异常的数据样式。
