发布日期：2025-01-18 05:47    点击次数：96

OpenRefine是一款开源的数据清算和退换器具，它开端由谷歌开荒，原名Google Refine。它主要用于处理错乱、不圭表的数据，匡助用户对数据进行清洗、退换和再工作貌化kaiyun官方网站，从而使数据更妥贴用于分析、可视化等后续操作。

它提供了一个直不雅的图形界面，用户无需具备深厚的编程学问即可完成复杂的数据处理任务。不外，关于高档用户，它也撑抓通过编写代码（如使用GREL抒发式 - General Refine Expression Language）来完结更玄虚化的数据操作。

一、功能特色

1.去除叠加数据：在处理数据集时，叠加的数据可能会影响分析驱散的准确性。OpenRefine不错应答地识别并去除叠加的行。举例，在一个包含客户信息的数据集里，若是有多行纪录试验上是吞并个客户的信息，OpenRefine不错凭证用户指定的列（如客户ID、姓名、策动格式等）来判断并删除这些叠加纪录。

2.空缺值处理：关于数据中的空缺单位格，它不错进行填充或删除操作。比如，在一个实验数据集结，若是某些样本的某个属性值缺失（空缺），不错采取将这些空缺单位格填充为一个默许值（如0、“未纪录”等），或者径直删除包含空缺值的整行数据，具体操作取决于数据的性质和用户的需求。

3.纠错和圭表化数据：OpenRefine粗略修订拼写造作，援助数据姿色。举例，在一个居品称号列表中，可能存在大小写不一致（如“iPhone”和“iphone”）、拼写造作（如“teh”应为“the”）等情况。它不错将文本援助为正确的拼写和姿色，还不错对日历、电话号码、地址等具有特定姿色的数据进行圭表化。如将日历姿色从“MM - DD - YYYY”退换为“YYYY - MM - DD”。

4.数据拆分与合并：不错将一个列中的数据拆分红多个列，或者将多个列的数据合并为一个列。举例，在一个包含全名的列中，不错将名字拆分为“姓”和“名”两个列；反之，也不错将“姓”和“名”两列合并为一个包含全名的列。

5.数据类型退换：撑抓多样数据类型之间的退换。若是一个列中的数据应该是数字类型，但被造作地纪录为文本类型，OpenRefine不错将其退换为数字类型，以便进行数学运算和统计分析。一样，也不错将数字退换为文本，或者进行日历、时辰等数据类型的退换。

6.基于规矩的退换：通过编写规矩或使用内置的函数，对数据进行复杂的退换。举例，凭证某个条目对数据进行替换。在一个包含收获等第（A、B、C、D、F）的列中，不错将“A”退换为“优秀”，“B”退换为“考究”等。

7.数据预览和统计：在对数据进行清算和退换之前，OpenRefine允许用户预览数据，检察数据的差异、数据类型等基本信息。同期，它还不错提供肤浅的统计信息，如列中不同值的数目、平均值（若是是数字列）等。这有助于用户在启动清算和退换之前更好地了解数据集的特征。

8.数据筛选和排序：不错凭证特定的条目筛选数据，只对安妥条目的数据进行操作。举例，在一个销售数据集结，只筛选出销售额大于一定金额的纪录进行清算和退换。况且，它不错对数据进行排序，便捷用户检察数据的规则联系，如按日历升序或降序胪列销售纪录。

9.多种姿色撑抓：OpenRefine粗略导入和导出多种姿色的数据，如CSV（逗号分隔值）、TSV（制表符分隔值）、Excel文献（通过膨胀插件）等。这使得它不错便捷地与其他数据处理器具和系统进行合作。举例，从数据库中导出的数据频繁不错保存为CSV姿色，然后导入到OpenRefine中进行清算，清算完成后再导出为新的CSV文献，以便再行导入数据库或用于其他数据分析软件。

10.数据更新与整合：在数据更新方面，它不错处理增量数据，将新的数据与已有的数据进行整合和清算。举例，每天新增的销售数据不错导入到OpenRefine中，与之前的销售数据一说念进行清算和退换，确保数据的连贯性和一致性。

二、使用

1. 安设与启动OpenRefine

- 安设：

- OpenRefine是一款基于Java的软件，不错从其官方网站（https://openrefine.org/）下载妥贴您操作系统的安设包。下载完成后，按照安设向导进行安设。关于一些操作系统，可能还需要事先安设Java运行环境（JRE）。

- 启动：

- 安设完成后，找到OpenRefine的可奉行文献并启动它。在浏览器中打听http://12.0.0.1:3333/（默许地址，可能因配置而异），就不错看到OpenRefine的主界面。

2. 导入数据

- 撑抓的姿色：OpenRefine撑抓多种数据姿色的导入，包括CSV（逗号分隔值）、TSV（制表符分隔值）、JSON（JavaScript对象默示法）、XML（可膨胀标志说话）等。

- 操作姿色：

- 在主界面点击“Create Project”（创建名堂），然后在弹出的对话框中采取“Get data from”（从...获得数据）选项。举例，若是是CSV文献，采取“Local File...”（土产货文献）或“Web URL...”（网页URL）来指定CSV文献的位置，然后点击“Next”（下一步）。

- 在接下来的姿色中，凭证数据的姿色和特色，配置一些参数，如分隔符（关于CSV和TSV文献）、字符编码等。配置完成后，点击“Create Project”（创建名堂），数据就会被导入到OpenRefine中。

3. 数据预览与走漏

- 检察数据全体情况：

- 数据导入后，会在界面中表示数据的基本情况，包括列数、行数等信息。不错通过鼎新表格来检察数据的内容。

- 检察列信息和统计数据：

- 点击列名傍边的下拉箭头，不错检察该列的数据类型、不同值的数目等统计信息。举例，若是是文本列，不错看到出现频率最高的文本值偏执出现次数，这有助于发现数据中的突出值或叠加值。

4. 数据清算操作

- 去除叠加数据：

- 选中要搜检叠加的列（不错是一列或多列），然后从菜单中采取“Edit Cells”（裁剪单位格）->“Blank down”（向下填充空缺），先处理可能影响叠加判断的空缺单位格。之后，采取“Edit Rows”（裁剪行）->“Remove Duplicates”（去除叠加行），OpenRefine会凭证采用的列来判断并删除叠加的行。

- 处理空缺值：

- 关于空缺单位格，不错采取“Edit Cells”（裁剪单位格）->“Fill down”（向下填充）来用上头单位格的值填充空缺单位格；或者采取“Edit Rows”（裁剪行）->“Remove all blank rows”（去除所有空缺行）来删除包含空缺单位格的行。

- 修订拼写造作和圭表化数据：

- 文本姿色援助：若是要援助文本的大小写，举例全部退换为大写或小写，不错采取“Edit Cells”（裁剪单位格）->“Common transforms”（常用退换）->“To upper case”（退换为大写）或“To lower case”（退换为小写）。关于拼写造作，不错通过“Edit Cells”（裁剪单位格）->“Cluster and Edit”（聚类和裁剪）来对相似的文本值进行聚类，然后手动修订拼写造作。

- 日历和数字姿色圭表化：关于日历姿色的退换，采取“Edit Cells”（裁剪单位格）->“Transform...”（退换），在弹出的对话框中使用GREL抒发式（General Refine Expression Language）来进行退换。举例，将“MM/dd/yyyy”姿色的日历退换为“yyyy - MM - dd”姿色不错使用抒发式`value.replace("/","-").split("-").reverse().join("-")`（假定日历是文本姿色）。关于数字姿色，一样不错使用“Transform...”（退换）操作，将文本姿色的数字退换为数字姿色，如将“1,000”（包含千分位分隔符）退换为“1000”（数字姿色）不错使用抒发式`value.replace(",","").toNumber()`。

5. 数据退换操作

- 数据拆分与合并：

- 拆分数据：若是要拆分一个列中的数据，举例将一个包含全名的列拆分为“姓”和“名”两个列，采取“Edit Column”（裁剪列）->“Split into several columns”（拆分红多个列）。在弹出的对话框中，指定分隔符（如空格）和要拆分的列数等参数，然后点击“OK”。

- 合并数据：要合并多个列的数据为一个列，采取“Edit Column”（裁剪列）->“Join columns”（合比肩），指定要合并的列和合并后的列名，以及合并时使用的分隔符（如逗号），然后点击“OK”。

- 数据类型退换：

- 要将一个列的数据类型进行退换，采取“Edit Cells”（裁剪单位格）->“Common transforms”（常用退换）。若是要将文本退换为数字，不错采取“To number”（退换为数字）；要将数字退换为文本，不错采取“To text”（退换为文本）。关于日历、时辰等复杂的数据类型退换，一样不错使用“Transform...”（退换）操作，勾通GREL抒发式来完成。

- 基于规矩的退换：

- 举例，要凭证某个条目对数据进行替换，采取“Edit Cells”（裁剪单位格）->“Transform...”（退换）。假定要将一个列中大于10的值替换为“高”，小于就是10的值替换为“低”，不错使用GREL抒发式`if(value.toNumber()>10,"高","低")`（假定列中的数据不错退换为数字）。

6. 数据导出

- 导出姿色采取：

- 当数据清算和退换完成后，采取“Export”（导出）选项，OpenRefine撑抓导出为多种姿色，如CSV、TSV、JSON、Excel等。

- 导出操作姿色：

- 凭证需求采取合适的姿色，然后在弹出的对话框中配置一些参数，如是否包含列名、字符编码等。配置完成后，点击“Download”（下载），就不错将清算和退换后的数据保存到土产货文献中，以便用于其他数据分析器具或系统。

三、不及之处

1.叠加检测受限：只可对字符串进行叠加检测，无法径直对非字符串类型的数据进行此类操作，这在一定进度上鸿沟了其在处理多种数据类型叠加问题上的才智。

2.特定操作局限：某些操作仅适用于特定的数据类型，如删除首尾空格的操作只可针对字符串，而不可用于整数等其他数据类型。

3.大数据处感性能不及：频繁在单个机器的内存中处理数据，数据量受限于机器内存大小。面临几十GB或更大的数据集时，性能会权贵着落，以致无法处理，不太妥贴处理信得过的大数据场景。

4.复杂任务撑抓有限：关于一些复杂的数据处理任务，可能需要更专科的器具或编程说话（如Python或R）来完结。举例，波及到复杂的机器学习算法、深度数据挖掘等任务时，OpenRefine的功能可能就不够用了。

四、应用场景

1.数据分析与数据挖掘

- 数据预处理：在进行数据分析和数据挖掘之前，频繁需要对原始数据进行清算和退换，以提高数据质料。OpenRefine不错匡助去除数据中的噪声、叠加值、缺失值等，还能对数据进行圭表化、姿色化等操作，为后续的分析和挖掘职责提供准确、一致的数据基础。

- 特征工程：在机器学习和数据挖掘中，特征工程口舌常进攻的缺欠。OpenRefine不错用于创建新的特征、对现存特征进行退换和组合等。举例，通过对日历数据进行索要和退换，得到年、月、日等新的特征；或者对文本数据进行词袋模子退换等，以知足不同分析和挖掘算法的需求 。

2.买卖智能与有野心撑抓

- 数据整合：企业中每每存在多个数据源，数据姿色和质料杂沓不王人。OpenRefine不错将这些来自不同数据源的数据进行整合、清洗和退换，使其粗略更好地撑抓买卖智能器具和数据分析系统，为企业的有野心提供全面、准确的数据撑抓 。

- 报表生成：在生成万般业务报表之前，需要对数据进行清洗和整理，以确保报表的准确性和可读性。OpenRefine不错快速地对数据进行筛选、排序、汇总等操作，匡助用户生成高质料的报表，为企业惩处层提供实时、准确的信息，缓助有野心制定。

3.数据仓库建树

- ETL进程中的数据清洗：在构建数据仓库时，Extract、Transform、Load（ETL）进程是缺欠。OpenRefine不错算作ETL器具中的数据清算和退换缺欠，对从数据源抽取的数据进行清洗、退换和圭表化处理，使其安妥数据仓库的要求，然后再将处理后的数据加载到数据仓库中 。

- 数据质料莳植：数据仓库中的数据质料径直影响到数据分析和有野心的准确性。OpenRefine不错如期对数据仓库中的数据进行搜检和清算，发现并修订数据中的造作和不一致性，确保数据仓库中的数据恒久保抓高质料。

4.学术究诘与数据分析

- 文献策量学究诘：究诘东说念主员在进行文献策量学究诘时，需要对无数的文献数据进行分析。OpenRefine不错匡助清算和退换文献数据，如去除叠加的文献纪录、援助文献发表年份的姿色、索要作家信息等，以便更好地进行文献策量分析，如究诘作家合作采集、文献援用联系等。

- 社会科学究诘：在社会科学究诘中，每每需要对侦察问卷、统计数据等进行分析。OpenRefine不错用于清算和预处理这些数据，举例处理缺失值、对分类数据进行编码、对数值数据进行圭表化等，为社会科学究诘提供可靠的数据撑抓。

5.藏书楼与档案惩处

- 元数据整理：藏书楼员和档案惩处员在数字化进程中，需要对无数的元数据进行整理和优化。OpenRefine不错匡助他们清算元数据中的造作、叠加值，援助元数据的姿色，提高元数据的质料和可用性，便捷用户对藏书楼资源和档案尊府的检索和诈欺。

- 数据迁徙与整合：当藏书楼或档案馆进行系统升级或数据迁顷然，OpenRefine不错用于对旧系统中的数据进行清算和退换，使其粗略奏凯地迁徙到新系统中，并与新系统中的数据进行整合，确保数据的领略性和可用性。

6.新闻与媒体行业

- 数据新闻：记者在进行数据新闻报说念时，需要对多样数据进行网罗、清算和分析。OpenRefine不错匡助记者快速地处理和退换数据，如对政府公开数据、社会侦察数据等进行清洗和可视化处理，以便更好地挖掘数据背后的故事，为新闻报说念提供有劲的数据撑抓。

- 媒体钞票惩处：媒体机构领有无数的媒体钞票，如图片、视频、音频等，与之有关的元数据也需要进行灵验的惩处。OpenRefine不错用于清算和优化这些元数据kaiyun官方网站，提高媒体钞票的惩处成果和检索准确性，便捷媒体机构对钞票的诈欺和再诈欺 。