如今，科学技术得到了前所未有的发展。正是因为这个原因，许多科学技术取得了很大的进步。近年来，出现了大数据、物联网、云计算、人工智能等名词。其中，大数据最受欢迎，因为许多行业积累了大量的原始数据，通过数据分析可以获得有助于企业决策的数据，大数据技术可以优于传统的数据分析技术。
然而，大数据离不开数据分析，数据分析离不开数据。大量的数据中有很多是我们需要的，也有很多是我们不需要的。就像世界上没有完全纯净的东西一样，数据中也会有杂质，这就要求我们清理数据，以确保数据的可靠性。
一般来说，数据中有噪音，那么如何清洁噪音呢本文介绍了数据清洗的方法。
一般来说，清理数据有三种方法，即分箱法、聚类法和回归法。这三种方法各有优点，可以全面清理噪音。
分箱法是一种常用的方法。所谓分箱法，就是将需要处理的数据按照一定的规则放入盒子中，然后测试每个盒子中的数据，根据数据中每个盒子的实际情况采用方法处理数据。看到这里，很多朋友只是明白了一点，却不知道怎么分箱。如何分箱我们可以根据记录的行数分箱，这样每个盒子都有相同的记录数。
或者我们设置了每个盒子的间隔范围，以便我们可以根据间隔范围来划分盒子。事实上，我们也可以定制自己的间隔来划分盒子。这三种方法都可以。划分箱号，我们可以要求每个箱的平均值、中位数，或者使用极值绘制折线图，一般来说，折线图的宽度越大，光滑度就越明显。
回归法是利用函数数据绘制图像，然后光滑地处理图像。回归法有两种，一种是单线回归，另一种是多线回归。单线回归是找出两个属性的最佳直线，可以从一个属性预测另一个属性。多线回归是找到许多属性，从而将数据拟合到多维表面，从而消除噪声。
聚类法的工作过程相对简单，但操作确实很复杂。所谓聚类法，就是将抽象对象集合成不同的集合，在集合中找到意想不到的孤点。这些孤点就是噪音。这样可以直接找到噪音，然后去除。
我们逐一介绍了数据清洗的方法，即分箱法、回归法和聚类法。每种方法都有自己独特的优势，这也使得数据清洗工作顺利进行。因此，掌握这些方法有助于我们以后的数据分析。