数据争用和数据清理的主要区别在于，数据争用是将数据从一种格式转换和映射到另一种格式以使用该数据进行分析的过程，而数据清理是消除不正确的数据或对其进行修改的过程。

一般来说，数据对小型、中型和大型商业组织都很重要。因此，每个组织都以各种形式存储数据。它们以文本文件、电子表格、XML格式、数据库和许多其他形式存储数据。来自不同来源的数据会根据需要进行合并和分析，以便对业务进行预测。总的来说，数据争用和数据清理是生成有用数据的两种方法。

覆盖的关键领域

1.什么是数据争用-定义，功能2.什么是数据清理-定义，功能3.数据争用和数据清理的区别-主要区别比较

关键术语

数据清理、数据挖掘、数据争用、数据争用器

什么是数据争用(data wrangling)？

数据争用是将一种格式的数据转换和映射到另一种格式的过程。此过程的目的是使数据对执行任务（如分析）更有用。数据争论者是执行数据争论和相关任务的人。其中包括数据可视化、统计模型培训和数据聚合。

在数据争用中，首先以原始格式从数据源中提取数据。接下来，这些数据被发送到一个算法或解析成一个预定义的数据结构。最后一步是将这些数据存储在存储单元中，以便将来使用。数据科学家和业务分析师分析这些数据以做出业务决策。

什么是数据清理(data cleaning)？

数据清理是从记录集或数据源中查找和删除不正确和不准确的记录，并修改或删除这些数据的过程。例如，一些需要清理的数据是重复值、伪值、缺少数据和相互矛盾的数据。此外，这种不一致的数据可能由于传输或存储中的损坏而发生。

此外，可以通过使用数据争用工具或脚本来执行数据清理。数据清理可以包括一些活动，例如删除印刷错误，或者根据已知的实体列表验证和更正值。它还可以包括协调和标准化数据等任务。总的来说，数据清理有助于清理数据集，并为不同数据源合并的不同数据集提供数据不一致性。

数据争用(data wrangling)和数据清理(data cleaning)的区别

定义

数据争用（datawrangling）是将数据从一种原始数据形式转换为另一种形式并将其映射到另一种形式的过程，目的是使其对各种任务更加合适和有价值。相反，数据清理是从记录集、表或数据库中检测并删除损坏或不准确记录的过程。所以，这就是数据争用和数据清理之间的主要区别。

其他姓名

此外，数据munging是数据争用的另一个名称，而数据清理是数据清理的另一个名称。

结论

数据争用和数据清理是我们可以对数据执行的两个过程，以获得有意义的数据。然而，数据争用和数据清理的主要区别在于，数据争用是将数据从一种格式转换和映射到另一种格式以使用该数据进行分析的过程，而数据清理是消除或修改不正确数据的过程。简而言之，可以使用数据争用工具来执行数据清理。

引用

1，“数据争吵”，维基百科，维基媒体基金会，22月2019日，可在这里。2，“数据清洗”，维基百科，维基媒体基金会，2019年6月8日，可在这里。 2，“数据清洗”，维基百科，维基媒体基金会，2019年6月8日，