数据清洗常用方法 同样的数据及清洗规则，用spssmodelder的结果比python差，为什么？

同样的数据及清洗规则，用spssmodelder的结果比python差，为什么？

可能底层语言设计和具体实现不同

在大数据建设中，会出现数据混乱、数据重复、数据丢失等问题，因此需要对非标准数据进行处理，这涉及到数据治理和数据清洗。数据治理和数据清洗经常混淆，这可以从以下几个方面来区分：第一，概念不同

数据治理主要是从宏观的角度来管理数据，它是国家或行业制定的比较稳定的制度。数据清理是在微观层面上对数据进行清理和标准化的过程。数据清理是按照指定的数据规则对数据进行清理和标准化的过程。二是加工方法。第三，角色。数据管理设置在顶层，具有权威性。数据清洗是由有需要的部门提出的，随意性较强。

数据治理与数据清洗区别？

个人理解：

忘记更新！这有点牵强

！当服务到期时，注册和付款协议上会有一个明确的服务期限，这是合同中约定的！你不能指望别人提供超出时间限制的额外服务！这是合同

！如果您在下一站不下车，您希望无条件地送您回去吗？

关于数据

我认为：1。关键数据必须备份，而不仅仅是放到云端！否则，这个管理就是一个巨大的问题

！2. 跟进云服务协议。如果逾期付款，服务提供商有权不再保留用户数据！你可以查看协议条款！进一步确认！（根据常理：如果你再不付钱，对方有理由认为你不需要他们提供的云服务。当然，不需要保存数据！）

3. 您可以联系客户服务，看看是否可以恢复或检索数据，这需要特定的通信

！大哥说：钱能解决，不是问题！

数据清洗常用方法 数据清洗包括 数据清洗步骤

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