数据清理：高效只保留筛选后的数据库(如何只保留筛选后数据库)

随着互联网时代的来临，我们已经进入了一个数据爆炸的时代。每天都有海量各类数据在不断涌现，这些数据来源广泛，包括但不限于社交媒体、电商交易、搜索记录、生产制造等等。但是，这些数据并非所有的都有价值，而且有些数据可能带有误导性，所以在收集完数据后需要对其进行清理和筛选。

数据清理是保证数据质量的关键一环，是数据处理过程中非常重要的一步，其目的是去掉无用或不正确的数据，使得数据更具有权威性，更可靠。如何高效的进行数据清理并只保留筛选后的数据库成了摆在我们面前的现实问题。

1. 清理无用数据

之一步应该是清理无用数据。这些数据并不能提供有用的信息，甚至会给数据库造成混乱，导致数据分析出错。包括但不限于重复数据、有严重缺失的数据、标签错误的数据等等。

2. 验证数据的正确性

将清理后的数据进行二次验证，检查数据是否正确、完整和矛盾之处。数据清理前，数据需要进行初步的验证。整齐、完整且按适当方式存储的数据可直接用于之后的分析。验证数据正确性的方式可以有很多，像是通过大量数据对比统计，利用各种知名数据源进行验证，以及使用专业工具等。只有经过了验证的数据才能被保留下来。

3. 剔除无效数据条目

对于被验证为无用或者不正确的数据，应该被剔除或标记，这样在之后的处理过程中可以更加清晰地进行数据分析。

4. 数据库清理的工具

作为一个超大型的数据仓库，需要极其专业的数据库清理工具。例如 Talend、Alteryx、OpenRefine 等，这些数据清理工具能够自动匹配清理数据，去重、填充缺失数据、格式化数据等。而且这些数据库清理工具不需要极高的专业技能，学会掌握基本操作，即可快速进行数据清理。

5. 制定清洗计划

从数据清理开始，就需要制定清洗计划。首先需要明确整个清洗流程，包括数据来源、数据类型、筛选规则、清洗工具等。每一个环节都需要仔细考虑，以确保数据清洗的高效性和精准性，最终得到我们所需要的数据库。

6. 合理保留历史数据

随着时间的推移，数据也会相应的变化。在数据清理过程中，合理保留历史数据能够让我们更好地了解数据变化轨迹，以及数据背后存在的价值。同时，历史数据也可以为后期的数据分析提供更多的参考价值，是数据挖掘和分析的重要基础。

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在数据采集完毕后，开展数据清理工作是重要的一步，需要经过多次反复的筛选和验证，确保数据库质量。同时，数据清理工具的使用也是数据清理高效进行的关键，能够大大节省时间和精力。只有保持高质量，正确完整的数据库，才能保证之后的数据分析更加准确。

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ACCESS做这事太简单了，联合三个表，筛选你想要的记录，直接追加查询到表4

描述太笼统了，不明白意思。

更好能把1，2，3，4数据库字段列出来，以及根据什么条弯冲亮件取三个数据库中的值到4数判掘据埋宽库

参照以下语句

insert into .新表

select * from 数据表

where 筛选条件搭差雹

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