数据是信息的基础，高质量的数据是帮助各种数据分析有序进行的基本条件。与过去相比，现在最重要的是数据。面对大量的数据，人们经常抱怨数据丰富，信息不足。造成这种情况的原因一般有两个：一是缺乏有效的数据分析技术。二是数据质量不高，后者是信息不足问题最常见的原因。
数据质量低的主要原因是数据库中存在脏数据，数据输入错误。不同来源数据引起的不同表示方法和数据之间的不一致是脏数据的原因。因此，在进行数据分析之前，我们应该先进行数据清洗。数据清洗是一个收集和分析数据、重新审查和验证数据的过程。其目的是处理不同类型的数据，如缺失、异常、重复和非法，以确保数据的准确性、完整性、一致性、有效性和独特性。
让我们来看看五种常用的数据清洗工具。
数据清洗工具一：思迈特软件Smartbi
思迈特软件Smartbi的数据清洗功能非常强大，思迈特软件Smartbi的轻量级ETL功能，可视化流程配置，简单易用。业务人员可以参与。采用分布式计算架构，单节点支持多线程，可处理大量数量，提高数据处理性能。强大的数据处理功能不仅支持异构数据，还支持内置排序、去重、映射、行列合并、行列转换聚合、去空值等数据预处理功能。
数据清洗工具二：Excel
Excel是许多数据相关从业者的主要分析工具。它可以处理各种数据。统计分析和辅助决策操作。如果不考虑性能和数据量，可以处理大部分数据相关的处理工作。
数据清洗工具三：Python
Python语言简洁、易读、可扩展。它是一种面向对象的动态语言。它最初被设计用来编写自动化脚本。它越来越多地被用来开发独立的大型项目，因为版本不断更新，语言新功能也在增加。
数据清洗工具四：VBA(VisualBasic宏语言)
VBA主要用于扩展Windows的应用功能，也可以说是应用程序视觉化的Basic脚本。VBA可以使现有的应用程序自动化，并通过自定义创建解决问题的方案。
数据清洗工具五：PyCharm
Pycharm是一种PythonIDE集成开发环境，有一整套工具，可以帮助用户在使用Python语言开发时提高效率，如调试、语法亮点、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制等。
随着互联网和大数据技术的蓬勃发展，各行各业积累了大量的数据，准确的数据可以准确地反映企业的实际情况，从而有效地支持企业的日常经营和决策。掌握几种数据清洗工具是非常必要的，这不仅可以提高我们对数据的理解，还可以引导我们分析数据之间的关系，挖掘数据的潜在价值。
