数据不干净，分析不靠谱！数据清洗必须先解决这六件事！

我们经常说“用数据说话”，但说真话之前，得先搞清楚一个问题：

——数据到底靠不靠谱？

很多时候，报告做出来了，图表看起来也挺花哨，但业务部门一看，摇头说：“这数据不对啊！” 领导一问：“为啥这报表跟财务的对不上？” 分析师一脸尴尬：“可能……底层数据有点问题。”

说白了就是：数据没清洗干净，后面的分析全都站不稳。

所以啊，别以为数据清洗就是删空格、去重搞搞格式，真正的数据清洗，是要把脏数据清干净、错数据理明白、乱结构规整好。

今天我们就给大家讲清楚：数据清洗必须先解决的六大核心问题。

一、同一个字段，多种写法：标准化问题

这个是最常见的问题之一，也是业务方最容易崩溃的地方。

比如“客户名称”这一个字段：

• 有人写“阿里巴巴”，有人写“阿里”，有人直接写“Alibaba”
• 有些订单写的是“华为技术有限公司”，有些直接写“华为”
• 同一个门店地址，有时候是“北京市朝阳区XXX”，有时候是“朝阳区XXX”，甚至还有写“北京朝阳”的……

这就是典型的命名不统一、格式不标准。

看起来不严重，但影响很大：

• 分组时会把同一个客户拆成多个行
• 汇总时会重复计算
• 匹配数据时会关联不上

怎么解决？

解决思路：统一字段标准 + 建立映射规则

• 建一个【字段标准字典表】，比如客户名称、产品编码、单位、地区等都有唯一标准写法
• 清洗脚本中加一层映射转换逻辑，把杂乱数据“翻译”成标准口径
• 对于新入库数据，最好上源头控制，系统输入端加校验

说实话，数据清洗如果全靠人工搞，是个极其消耗时间、体力、耐心的事——尤其是数据源又多、字段又乱的时候。

二、有的缺、有的多：缺失值 & 异常值问题

数据表一打开，全是空值、null、-1、9999……

是不是很熟悉？这就是缺失值、伪值、异常值的问题。

比如：

• 销售日期是空的，说明这个订单根本没流程
• 客户ID是9999，那是测试账号被混进来了
• 商品价格写成了0，结果把平均客单价拉低了一大截

这些数据，不能直接删掉，也不能直接用，要“看情况处理”。

解决思路：三看法则 + 分场景处理

• 看字段重要性： 核心字段缺失（如订单号、产品名）建议剔除；非核心字段（如备注）可保留
• 看缺失比例： 缺失值过高的字段，是否还有分析价值？
• 看业务背景： 有的0是真实值（如赠品），有的是系统bug

常用清洗操作：

• 删除无效行
• 用平均数/中位数/前值填补
• 替换伪值（比如9999 → NULL）
• 标记异常再人工确认（比如单价超出合理范围的记录）

总之，不能盲目删，也不能瞎补，要在业务理解的基础上清洗。

三、一张表里装了一锅粥：字段混乱、结构不规范

你见过那种“几十列”的Excel表吗？字段名从A到AZ，一张表既有客户信息、又有订单、又有SKU库存，什么都往里塞。

看起来啥都有，其实啥都不好用。

这就是数据结构混乱、字段设计不合理的问题。

典型表现：

• 一张表当三张表用（主表+子表+维度混在一起）
• 同一个字段写在不同列（比如产品1、产品2、产品3）
• 表头有合并单元格、花式命名，根本没法自动处理

解决思路：字段规整 + 结构分拆

• 按照“宽表还是长表”的业务需求，统一字段设计逻辑
• 拆分出维度表（如客户表、商品表）和事实表（订单表、交易表）
• 命名规范：字段名统一风格、避免中英混搭、加注释或字典表

如果能配合建一个数据中台或数据仓库结构，前期就能规避80%的字段混乱问题。

四、多个系统、多个来源：主键不统一、ID对不上

这个问题，一到打通系统的时候就爆雷。

比如：

• 销售系统里的客户ID是“CUS001”，CRM里的客户ID是“ALIBABA01”，财务系统里又是客户编码“30028”
• 产品在ERP里有SKU编码，在电商平台上却用另一个商品ID
• 仓储系统和采购系统字段叫法不一样，数据一合并就错位

这就导致了：系统之间数据打不通，分析没法穿透。

解决思路：建立主数据 + 设计主键映射

• 建立一套“统一主数据编码体系”：客户主数据、商品主数据、供应商主数据等
• 设计【ID映射表】——三个系统的客户ID都能对应同一个标准ID
• 在数据清洗过程中，通过映射表把各系统数据统一口径
• 有条件的话，用主数据管理系统（MDM）自动对齐多源数据

这是数据清洗中非常关键的一环，否则BI图表点不透、看不到细节原因。

五、数据频繁重复、冗余记录太多：去重问题

一查库存，显示有1500件；一看明细，发现其实是同一批货录了三次。 再查客户订单，发现同一个订单编号出现了5次，只是时间戳不同、备注不同。

这种情况如果不清理，分析就会出大问题：

• 客户数被高估
• 销售额重复累计
• 库存金额虚高，决策误导

解决思路：多维去重 + 分层过滤

• 设置去重规则（比如同一客户ID + 同一订单号 + 日期相同）
• 做好分层过滤机制，比如剔除测试数据、演示数据、接口异常数据
• 保留最新版本或“权威记录”，比如按更新时间排序只保留最新那条
• 标记重复数据而非直接删除，方便追溯和验证

千万别以为“去重”只是点个“去重复”，实际上这是分析失真的重要根源。

六、字段含义说不清楚：口径不一致、业务解释模糊

这个问题最隐蔽，但杀伤力极强。

比如报表上一个指标叫“订单金额”，但有人算的是商品价格总和，有人加上了运费和税费，还有人减去了优惠券。

结果三个部门的“订单金额”全都不一样。

这就属于典型的：口径不一致，字段含义模糊。

解决思路：建立字段说明 + 定义口径标准

• 给每个字段写一份【业务解释+计算口径】说明，比如“订单金额 = 含税价 + 运费 - 优惠券”
• 字段口径建议统一归口管理，避免不同部门各搞一套
• 如果是BI系统，可以在图表上加【字段说明悬浮提示】
• 数据字典要上墙、上系统，不是写在某个Excel里就算完事

只有字段定义清晰，大家才能在一个数据口径上做分析，才有“共识”和“协同”。

总结一下：数据清洗的六大问题，个个都不是小事

写在最后

数据清洗这件事，听起来像“脏活累活”，但真做分析的都知道：

数据不干净，分析就不靠谱；底层有误差，决策就跑偏了。

想让数据“说真话”，第一步就是把这六件事处理好。 别急着建模型、画图表，先把地基打稳，这比什么都重要。