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接手过不少这样的项目：客户手里几个来源的数据堆在一起，格式五花八门，重复的、残缺的、错位的混在一块，直接入库分析根本没法用。这种脏数据的活没人爱干，但总得有人干。这边提供的数据清洗整合服务，就是把这些散乱数据收拾利索，变成能直接用于分析和建模的干净数据集。
具体能处理的问题列一下：格式统一——不同来源的日期格式、编码、单位、字段命名全部对齐；去重——精确去重加模糊去重，一个客户留多条记录、一篇内容出现多个版本的都能收拢；缺失值处理——按业务规则补全或标记，不瞎填；异常值处理——超范围的数值、明显错误的类别，按规则修正或剔除；字段拆分合并——地址拆成结构化字段、多列合并成规范文本，都常规操作。
多源整合是这个服务的重点。不同系统导出的表，主键对不上、编码体系不一样、同义字段名不同，这些冲突要靠映射规则解决。做法是先出一份字段映射方案给客户确认，再执行合并，避免出现张冠李戴的隐性错误——数据这种东西，错了比没有更可怕。
流程上三步走：先抽样评估，看数据的脏法属于哪种，给出处理方案和报价；确认后批量处理，处理过程留日志，每一步动了哪些数据可追溯；最后交付干净数据加处理报告，报告里写清楚各类问题处理了多少，数据从多少条变成多少条，一目了然。
数据量从几万条到上亿条都接过，交付格式按需定。清洗这种活看着琐碎，实际是分析工作的地基，基础打牢了，后面的报表和模型才有意义。有需要的发样例数据过来，当天给评估。
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