我们日常在处理数据的过程中，总是会遇到各种千奇百怪的数据源，不是这里有重复值，就是那里的数据有缺失，这些“脏数据”不得不花费我们大量的时间去进行清理，让人十分苦恼。造成这些“脏数据”的原因有两个，一是系统默认的数据字段不规范，在导出时经常带有一些不标准的字符，二是人为录入错误，因为在数据的生成过程中，往往会受到人为的干预，比如重复录入、数据类型不一致等等。这些“脏”数据不仅没有价值，还会“污染”其他的数据，增加数据清理的时间，影响数据分析的效率。
我们在EXCEL中经常遇到的“脏数据”主要有以下几种：
1、 缺失数据 主要指字段的信息出现了缺失，例如字段里应该录入某些信息的，但是却出现了空白，导致数据缺失的原因有很多种，例如系统问题、人为问题等，这就需要对数据进行补录或者填充其他的信息。
2、 重复数据 数据出现重复值是经常遇到的问题，主要是重复录入导致的，一般处理起来比较简单，只需要在EXCEL中去除重复数据即可。
3、 错误数据 错误数据一般是因为数据没有按照规定程序进行记录而出现的。例如异常值，或者是数据不统一，关于广州的记录有广州、guangzhou。
4、 不可用数据 有些数据虽然正确但却无法使用。例如字段应录入城市名称的，但是出现了广州天河区这样不规范的字段，则需要用公式对城市的名称进行提取。
对于以上所描述的各种问题，通常我们可以利用EXCEL自身的功能或公式进行清理，但是效率非常低，很多步骤都要靠手工进行操作，而且很多需求没办法实现。VBA是其中的一种解决办法，通过编写宏代码，可以对不规范的EXCEL表格进行自动化的清洗，但是难度较大，一般人不容易入门，而且写代码的过程需花费大量的时间，python就更不用说了，远水救不了近火。目前最好的解决办法是用微软的Power Query组件，这个组件可以实现很多数据清洗的需求，例如逆透视、提取、分组等操作可以轻松完成。
但是还有比Power Query更加给力的清洗工具，那就是ETL了。ETL是一种对数据进行抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）的工具，经常用在数据仓库上，数据清洗的功能非常强大，通过简单的鼠标拖拽，便可以快速完成对各种脏数据的清洗工作。ETL在日常工作中运用的并不是特别广泛，除了中大型企业或者IT人员会用到之外，一般人很少会接触到。市场上ETL的工具也有很多，类似datastage、informatica、kettle等，但不是收费太高就是性能太弱，在这里推荐一款平民化的ETL工具：智分析。下面以智分析为模型对ETL清洗数据的功能进行介绍。
1、 数据源连接 在数据源的连接上，智分析支持文本、Kafka、关系等五种数据源，既可以直接连接本地的EXCEL文件，也可以支持mysql、阿里云等关系型数据库的处理，只要把数据源的组件拉拽到展示区里，点击数据连接，便可以连接到您的个人数据源。
2、 数据预处理 数据预处理是整个ETL处理过程的核心，EXCEL常见的清洗功能点在这里基本都能找到，例如提供了空值处理、合并、分列等常规功能，还提供了列转行、过滤、JOIN等高阶功能，性能非常强悍。操作方法也非常简单，只要把这些组件一一拉拽到展示区里，并与数据源连接起来，点击执行，便可以实现数据清洗的效果。
如果以上的组件还不能满足数据清洗的需求时，有编程基础的同学可以再利用脚本模块继续对数据源进行加工，这里提供了SQL、PYTHON两种脚本模块，可以通过编程语言对数据源进行其他的清洗工作。
3、 数据源保存 完成了数据的预处理后，便可以选择数据源的保存方式，智分析提供了5中保存方式：关系目标表（覆盖）、关系目标表（追加）、关系目标表（插入或更新）、导出数据到HDFS、输出到数据集。输出后的数据源可以覆盖原先的数据源，也可以重新建立新表进行保存，保存方式非常灵活和方便。
4、 效果验证 为了验证ETL的实际功能如何，我从世界银行下载了一份世界各国的GDP数据，并把数据源导进了智分析的ETL处理系统，经过几分钟的清洗和加工，这份看起来非常乱的数据被我完美地实现清洗，输出的数据源非常整齐和统一。
▲未加工数据
▲经过ETL处理后数据
从上面的模型中可以看出，ETL在对数据清洗的过程中基本是零代码的，只需通过简单的鼠标拉拽便可以快速实现数据清洗的效果，这对于大部分的职场人士来说，ETL的功能是非常实用和友好的，不用学习任何代码就可以做到编程语言可以做到的事情，简直是太强大了。如果你经常面对这些“脏数据”而无从下手，那就赶紧去掌握一门ETL工具吧。
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