跨境电商数据清洗是发现并纠正跨境电商数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性、处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，数据清理一般由计算机而不是人工完成。
1.跨境电商数据清洗的概念
数据清洗( Data cleaning)对数据进行重新审查和校验，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并保证数据一致性。
从名字上看，跨境电商数据清洗就是把跨境电商数据中“脏”的部分“洗掉”，因为数据库中的数据是某一主题数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来，而且包含历史数据这样就会出现有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突等情况，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，被称为“脏数据”。我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”，这就是跨境电商数据清洗。而跨境电商数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是过滤还是由业务主管部门修正之后再进行抽取。跨境电商数据清洗是一个反复进行的过程，不可能在几天内完成，需要不断地发现问题、解决问题。数据是否过滤、是否修正，一般要求客户确认。对于过滤数据，一般要求写入 Excel 文件中或者将过滤数据写入数据表中。在 ETL 开发的初期，可以每天向业务主管部门发送过滤数据的邮件，促使他们尽快地修正错误，同时可以将其作为将来的验证依据。跨境电商数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤，对每个过滤规则都应认真进行验证，并要求客户确认。
2.跨境电商数据清洗的原理
跨境电商数据清洗原理是指利用有关技术，如数理统计、数据挖掘或预定义的清理规则将“脏数据”转化为满足数据质量要求的数据。
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