今天给各位分享你周围每个人都在使用的数据清理工具！看看5个超级有用的数据清理工具！的知识，其中也会对进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

二、应用场景

1.数据分析和报告

在进行数据分析和生成报告之前，需要进行数据清洗，以确保数据的准确性和可靠性。

2.数据挖掘

数据挖掘依赖于高质量的数据，数据清洗是提高数据质量的重要一步。

3.建立数据仓库

4.机器学习和人工智能

机器学习和人工智能模型的性能很大程度上取决于训练数据的质量，而数据清洗是提高模型性能的关键步骤。

三、数据清洗工具

1. Excel

Excel 是一种常用的数据清理工具。对于初学者或简单的数据处理任务来说，它是一个很好的工具。然而，对于复杂的数据清理任务，Excel可能会面临一些限制，需要复杂的公式和逻辑设计，并且不容易处理大规模数据并进行自动化处理。

因此，如果需要深入的数据处理，或者需要大规模的数据处理和自动化处理，可能需要更先进的数据清洗工具和编程语言。

Excel数据清理示例

2. Power Query

Power Query是微软专门设计的一款数据清理工具。它是用M语言编写的，具有可扩展性和灵活性。通过Power Query的IDE界面，用户可以通过拖放和配置的方式完成大部分数据清理任务，例如数据拼接、数据过滤、数据填充、数据排序等。而且，Power Query还支持代码编写，用户可以通过编写M公式来执行更复杂的数据清理操作。对于熟悉VBA的用户来说，学习M语言并不困难。

Power Query 数据清理示例

3. Tableau Prep

但是，与Power Query 相比，Tableau Prep 在自动化方面存在一定的局限性。使用Tableau Prep 需要一些时间来学习其操作和数据模型。而且Tableau Prep的界面只支持图形操作，不支持编写代码，这意味着高级用户可能会受到一定的限制。

总体而言，Tableau Prep 适合初学者和数据分析师，但对于数据处理的高级用户来说，Power Query 可能是更好的选择。

Tableau Prep 数据清理示例

4. FineDataLink

FineDataLink是一个低代码/高时效的数据集成平台。它不仅提供数据清洗和数据分析功能，还可以将清洗后的数据快速应用到其他应用中。 FineDataLink功能非常强大，可以轻松连接多种数据源，包括数据库、文件、云存储等，并且支持大数据量。与excel的数据清理相比，当excel中的数据超过10万条时，打开时会非常卡顿。

此外，FineDataLink还支持高级数据处理功能，如数据转换、数据过滤、数据重构、数据采集等。使用FineDataLink可以显着提高团队协作效率，减少数据连接和输出的繁琐步骤，使整个数据处理过程更加高效便捷。

总的来说，FineDataLink适合有企业级数据处理需求、需要高效处理和应用数据的用户。

下面附上FineDataLink的使用地址。有需要的朋友可以点击链接自行下载！ “关联”

5. OpenRefine

OpenRefine是一款开源数据清理工具，提供了很多数据清理功能，例如数据过滤、数据去重、数据合并、数据减员等。与其他数据清理工具不同的是，OpenRefine允许用户预览所有数据清理操作通过界面实时进行，可以帮助用户进行更精准的数据清洗处理。 OpenRefine还支持自定义表达式和脚本，使用户能够执行高级数据处理和数据分析。此外，OpenRefine还可以自动识别并修复拼写错误。

总体而言，OpenRefine是一款免费、开源、高效的数据清理工具，适合处理中小型数据集。

OpenRefine数据清理示例