数据清洗的基本流程一共分为5个步骤，分别是数据分析、定义数据清洗的策略和规则、搜寻并确定错误实例、纠正发现的错误以及干净数据回流。数据分析 数据分析是数据清洗的前提和基础，通过人工检测或者计算机分析程序的方式对原始数据源的数据进行检测分析，从而得出原始数据源中存在的数据质量问题。
数据清洗的基本流程如下：数据收集：从数据源中获取数据，可能是通过传感器、网络、文件导入等方式。数据清洗：对数据进行初步处理，包括去重、缺失值填充、异常值处理等。预处理：对数据进行进一步处理，例如特征选择、数据变换（如标准化、正则化）、降维等，以提高数据质量和模型训练效果。
针对企业内部各类复杂、庞大的数据资产，数据清洗需要采取系统性的方法和流程，主要有以下五步清洗步骤。第一步，数据收集和整合。首先，需要集中收集来自各个部门和外部来源的数据，以建立全面的数据清单。这可以通过数据集成工具、API连接、数据仓库等方式实现。第二步，数据预处理。
在Datafocus中，数据清洗是通过一系列步骤来实现的。以下是一般的数据清洗过程： 数据导入：首先，将原始数据导入到Datafocus平台中。可以从本地文件、数据库、API接口等不同来源导入数据。
现在我们来详细讨论这些步骤： 数据收集：这是数据清洗的第一步，通常从各种来源（例如数据库、数据仓库、文件等）收集数据。在收集数据时，应注意数据的来源和质量，因为这会对后续的数据清洗过程产生影响。 数据预处理：这个步骤主要是为数据处理做准备，包括数据的格式转换、数据类型的定义等。
通过删除或替换数据来修复错误和异常。数据合并和整合通过合并不同的数据源来创建一个包含所有信息的数据集。数据分析和可视化使用可视化工具和分析技术来对数据进行深入的分析，以获得有价值的结论。数据清洗的重要性数据质量是至关重要的因素。
1、基坑监测的处理过程也可以分为以下过程：监测目的确定监测项目 测点布置 监测方法、主要仪器及精度要求监测频度 监控报警数据处理及信息反馈。
2、基坑工程设计提出的对基坑工程监测的技术要求应包括监测项目、监测频率和监测报警值等。
3、实时监控/，持续记录数据，进行数据处理和分析，及时反馈信息。 定期报告/，阶段性的监测结果将成为决策依据。 后期整理/，监测工作结束后，提交完整的监测资料和记录。 定制化的监测方案/ 针对特殊工程，如地质复杂、重要设施附近的基坑，或者采用新技术的项目，监测方案会更加精细。
1、测量常时微动，一般在地下、地表和建筑物中进行，图2－68是测量系统示意图。在地表或建筑物中测量时，应选择没有工业交通振源时进行，测点应平坦，以便于安置和调整（调平和对准方向）检波器。地下测量多在钻孔中进行，测量深度根据目的而定，放在基岩面上或建筑物的支持层上。
2、测量常时微动，一般在地下、地表和建筑物中进行，图3-82是常时微动测量系统示意图。在地表或建筑物中测量时，应选择没有工业交通振源时进行，测点应平坦，以便于安置和调整（调平和对准方向）检波器。地下测量多在钻孔中进行，测量深度根据目的而定，放在基岩面上或建筑物的支持层上。
3、在测量时，波形显示器用于监视信息的质量，选择干扰小的波形输入记录器进行记录。2 数据处理 常时微动资料处理的基本任务是获取微动的振幅及表征场地振动特性的各种周期。处理分析方法主要有两种，一种是周期频度分析，另一种是频谱分析。目前普遍采用频谱分析。
4、因此，为了得到地基振动的可靠信息，常时微动的测量应选择在夜间及风力较弱时进行，在地点上应注意避开特定的振动源，并选择平坦的地方安置拾震器。
5、直接测量、间接测量和组合测量。直接测量是将被测量与与标准量进行比较，得到测量结果。间接测量是测得与被测量有一定函数关系的量，然后运用函数求得被测量。组合测量是对若干同名被测量的不同组合形式分别测量，然后用最小二乘法解方程组，求得被测量。绝对测量、相对测量。
6、数据处理工作量大的是航空γ能谱测量。（一）数据的光滑 为了减少测量数据的统计涨落影响及地面偶然因素的影响，对原始测量数据进行光滑处理。消除随机影响。放射性测量数据光滑，最常用的光滑方法是多项式拟合移动法。
