Универсальных решений для безопасной массовой очистки данных от всех ошибок не существует. 1 Как правило, процесс очистки включает комбинацию разных методов. 1 Некоторые из них:

• Удаление записей с ошибками по какому-то критерию. 1 Например, можно оставлять последнюю запись и стирать все более старые. 1 Этот метод подходит для дублей или противоречивых данных. 1
• Исправление данных статистически. 1 Если удаление приведёт к неправильному анализу, данные можно корректировать. 1 Например, очистить ячейку с всплеском продаж и подставить на место всплеска ожидаемое значение. 1
• Сравнение записей и выбор подходящего значения. 1 Например, если среди множества строк, соответствующих одному пользователю, в некоторых присутствует аномальное значение, нужно посмотреть на другие строки и применить значение, которое встречается чаще всего. 1
• Применение словаря, который исправит опечатки. 1 Для этого понадобится заранее собрать все самые частые ошибки и опечатки в текстовых полях. 1 Потом словарь достаточно будет применить к данным, и он автоматически заменит все несоответствия. 1
• Вычисление частот появления значений. 3 Этот метод основывается на анализе частоты появления определённого значения во всей совокупности данных. 3 Для этого сначала подсчитывается, какое количество раз различные значения были введены. 3 Далее они сортируются в порядке убывания их частот. 3
• Корреляционно-регрессионный метод. 3 Этот метод позволяет восстановить данные, если они подчиняются какому-либо закону и между исследуемыми переменными существует взаимосвязь. 3 Если же данные разнородны, то использование этого метода не приведёт ни к какому результату. 3

Очистка данных должна соответствовать типу используемых данных, а также целям и применяемым инструментам. 5 При установке процесса очистки важно сделать его итеративным, то есть постоянно анализировать результаты и проводить необходимую коррекцию. 5