在DB2數據遷移過程中，數據清洗是一個至關重要的步驟，它確保了數據的準確性和一致性。以下是一些關于DB2數據遷移中數據清洗的相關信息：
數據清洗的重要性
數據清洗是數據遷移過程中的一個關鍵步驟，它涉及刪除重復項、處理缺失值、處理異常值、轉換格式和類型、歸一化數據、集成數據、轉換數據和簡化數據等多個方面。
數據清洗的步驟
- 一致性檢查：檢查數據是否規范，是否超出正常范圍，邏輯上不符或相互矛盾的數據。
- 無效值和缺失值的處理：常用的處理方法有估算、整例刪除、變量刪除和成對刪除。
- 格式與內容清洗：處理時間日期、數值、全半角等顯示格式不一致，內容中有不該存在的字符等問題。
- 邏輯錯誤清洗：數據去重，去掉不合理的數值，去掉不可靠的字段等。
- 關聯性驗證：如果數據有多個來源，可以進行關聯性驗證，該過程經常用于多數據源合并的過程。
數據清洗工具
- OpenRefine：一種新的具有數據畫像、清洗、轉換等功能的工具，可以觀察和操作數據，類似于Excel表格處理軟件。
- DataCleaner：簡單、易用的工具，可以分析、比較、驗證和監控數據，能夠將凌亂的半結構化數據集轉換為可視化。
- Kettle：國外開源的ETL工具，Java編寫，可以在Windows、Linux等系統上運行，支持圖形化的GUI設計。
- Beeload：支持大部分主流數據接口，用圖形操作界面輔助用戶完成數據抽取、轉換、裝載等規則的設計。
數據清洗的實戰示例
- 使用Python進行數據清洗：可以通過Python的pandas庫進行數據清洗，包括處理缺失值、刪除重復項、轉換數據類型等。
通過上述步驟和工具，可以有效地進行DB2數據遷移中的數據清洗，確保數據的質量和準確性。
