Question

etl数据清洗的遗留问题

Answer 1

在进行ETL数据清洗过程中，可能会有一些遗留问题存在，这些问题可能在后续的数据处理和分析中对结果产生影响，需要引起注意。以下是一些可能存在的ETL数据清洗遗留问题：

1. 数据源内容缺失：数据清洗过程中，可能因为无法获取某些数据或数据格式错误等原因导致数据源内容缺失。这些缺失的数据可能会影响到后续的数据处理和分析结果。

2. 重复数据/重复记录：数据源中可能存在重复的数据或记录，这些数据可能会对分析结果造成误导，需要在清洗过程中及时去重。

3. 异常值：数据源中可能存在异常值，如超出正常范围的极大值、极小值或空值等，这些异常值可能会对后续数据处理和分析造成影响。

4. 数据不一致性：数据源中不同数据项之间可能存在不一致性，例如同一字段类型不一致、数据单位不一致等问题，这些不一致性可能会对后续数据处理和分析造成问题。

5. 数据精度问题：数据源中可能存在只到某一特定精度的数据，但是在后续的计算和分析过程中需要更高的精度，这种精度问题也需要在数据清洗过程中解决。

6. 语义不一致性：数据源中可能存在有歧义的字段名或缩写、不同数据项之间的语义不一致性等问题，这些问题需要在数据清洗过程中及时澄清。

在ETL数据清洗过程中，需要尽可能地解决上述遗留问题，以提高数据质量和分析结果的准确性。