OpenRefine是一款开源的数据计帐和养息用具，它领先由谷歌开采，原名Google Refine。它主要用于处理错乱、不方法的数据，匡助用户对数据进行清洗、养息和重新格式化，从而使数据更妥贴用于分析、可视化等后续操作。

它提供了一个直不雅的图形界面，用户无需具备深厚的编程常识即可完成复杂的数据处理任务。不外，关于高档用户，它也复旧通过编写代码（如使用GREL抒发式 - General Refine Expression Language）来竣事更致密化的数据操作。

一、功能特质

1.去除重叠数据：在处理数据集时，重叠的数据可能会影响分析扫尾的准确性。OpenRefine不错顶住地识别并去除重叠的行。举例，在一个包含客户信息的数据集里，要是有多行纪录实质上是吞并个客户的信息，OpenRefine不错凭证用户指定的列（如客户ID、姓名、磋磨方式等）来判断并删除这些重叠纪录。

2.空缺值处理：关于数据中的空缺单位格，它不错进行填充或删除操作。比如，在一个践诺数据蕴蓄，要是某些样本的某个属性值缺失（空缺），不错聘任将这些空缺单位格填充为一个默许值（如0、“未纪录”等），或者径直删除包含空缺值的整行数据，具体操作取决于数据的性质和用户的需求。

3.纠错和尺度化数据：OpenRefine大致矫正拼写稿假，调治数据格式。举例，在一个居品称号列表中，可能存在大小写不一致（如“iPhone”和“iphone”）、拼写稿假（如“teh”应为“the”）等情况。它不错将文本调治为正确的拼写和格式，还不错对日历、电话号码、地址等具有特定格式的数据进行尺度化。如将日历格式从“MM - DD - YYYY”养息为“YYYY - MM - DD”。

4.数据拆分与合并：不错将一个列中的数据拆分红多个列，或者将多个列的数据合并为一个列。举例，在一个包含全名的列中，不错将名字拆分为“姓”和“名”两个列；反之，也不错将“姓”和“名”两列合并为一个包含全名的列。

5.数据类型养息：复旧各式数据类型之间的养息。要是一个列中的数据应该是数字类型，但被作假地纪录为文本类型，OpenRefine不错将其养息为数字类型，以便进行数学运算和统计分析。一样，也不错将数字养息为文本，或者进行日历、本领等数据类型的养息。

6.基于章程的养息：通过编写章程或使用内置的函数，对数据进行复杂的养息。举例，凭证某个条目对数据进行替换。在一个包含得益品级（A、B、C、D、F）的列中，不错将“A”养息为“优秀”，“B”养息为“精良”等。

7.数据预览和统计：在对数据进行计帐和养息之前，OpenRefine允许用户预览数据，检验数据的漫衍、数据类型等基本信息。同期，它还不错提供简陋的统计信息，如列中不同值的数目、平均值（要是是数字列）等。这有助于用户在运行计帐和养息之前更好地了解数据集的特征。

8.数据筛选和排序：不错凭证特定的条目筛选数据，只对合适条目的数据进行操作。举例，在一个销售数据蕴蓄，只筛选出销售额大于一定金额的纪录进行计帐和养息。何况，它不错对数据进行排序，节略用户检验数据的功令干系，如按日历升序或降序陈设销售纪录。

9.多种格式复旧：OpenRefine大致导入和导出多种格式的数据，如CSV（逗号分隔值）、TSV（制表符分隔值）、Excel文献（通过膨胀插件）等。这使得它不错节略地与其他数据处理用具和系统进行结合。举例，从数据库中导出的数据时时不错保存为CSV格式，然后导入到OpenRefine中进行计帐，计帐完成后再导出为新的CSV文献，以便重新导入数据库或用于其他数据分析软件。

10.数据更新与整合：在数据更新方面，它不错处理增量数据，将新的数据与已有的数据进行整合和计帐。举例，每天新增的销售数据不错导入到OpenRefine中，与之前的销售数据通盘进行计帐和养息，确保数据的连贯性和一致性。

二、使用

1. 装配与启动OpenRefine

- 装配：

- OpenRefine是一款基于Java的软件，不错从其官方网站（https://openrefine.org/）下载妥贴您操作系统的装配包。下载完成后，按照装配向导进行装配。关于一些操作系统，可能还需要事先装配Java运行环境（JRE）。

- 启动：

- 装配完成后，找到OpenRefine的可奉行文献并启动它。在浏览器中看望http://12.0.0.1:3333/（默许地址，可能因设立而异），就不错看到OpenRefine的主界面。

2. 导入数据

- 复旧的格式：OpenRefine复旧多种数据格式的导入，包括CSV（逗号分隔值）、TSV（制表符分隔值）、JSON（JavaScript对象暗意法）、XML（可膨胀秀美话语）等。

- 操作才略：

- 在主界面点击“Create Project”（创建神情），然后在弹出的对话框中聘任“Get data from”（从...获得数据）选项。举例，要是是CSV文献，聘任“Local File...”（土产货文献）或“Web URL...”（网页URL）来指定CSV文献的位置，然后点击“Next”（下一步）。

- 在接下来的才略中，凭证数据的格式和特质，设立一些参数，如分隔符（关于CSV和TSV文献）、字符编码等。设立完成后，点击“Create Project”（创建神情），数据就会被导入到OpenRefine中。

3. 数据预览与知晓

- 检验数据举座情况：

- 数据导入后，会在界面中显露数据的基本情况，包括列数、行数等信息。不错通过转机表格来检验数据的内容。

- 检验列信息和统计数据：

- 点击列名操纵的下拉箭头，不错检验该列的数据类型、不同值的数目等统计信息。举例，要是是文本列，不错看到出现频率最高的文本值偏执出现次数，这有助于发现数据中的至极值或重叠值。

4. 数据计帐操作

- 去除重叠数据：

- 选中要检验重叠的列（不错是一列或多列），然后从菜单中聘任“Edit Cells”（裁剪单位格）->“Blank down”（向下填充空缺），先处理可能影响重叠判断的空缺单位格。之后，聘任“Edit Rows”（裁剪行）->“Remove Duplicates”（去除重叠行），OpenRefine会凭证采选的列来判断并删除重叠的行。

- 处理空缺值：

- 关于空缺单位格，不错聘任“Edit Cells”（裁剪单位格）->“Fill down”（向下填充）来用上头单位格的值填充空缺单位格；或者聘任“Edit Rows”（裁剪行）->“Remove all blank rows”（去除所有空缺行）来删除包含空缺单位格的行。

- 矫正拼写稿假和尺度化数据：

- 文本格式调治：要是要调治文本的大小写，举例全部养息为大写或小写，不错聘任“Edit Cells”（裁剪单位格）->“Common transforms”（常用养息）->“To upper case”（养息为大写）或“To lower case”（养息为小写）。关于拼写稿假，不错通过“Edit Cells”（裁剪单位格）->“Cluster and Edit”（聚类和裁剪）来对相似的文本值进行聚类，然后手动矫正拼写稿假。

- 日历和数字格式尺度化：关于日历格式的养息，聘任“Edit Cells”（裁剪单位格）->“Transform...”（养息），在弹出的对话框中使用GREL抒发式（General Refine Expression Language）来进行养息。举例，将“MM/dd/yyyy”格式的日历养息为“yyyy - MM - dd”格式不错使用抒发式`value.replace("/","-").split("-").reverse().join("-")`（假定日历是文本格式）。关于数字格式，一样不错使用“Transform...”（养息）操作，将文本格式的数字养息为数字格式，如将“1,000”（包含千分位分隔符）养息为“1000”（数字格式）不错使用抒发式`value.replace(",","").toNumber()`。

5. 数据养息操作

- 数据拆分与合并：

- 拆分数据：要是要拆分一个列中的数据，举例将一个包含全名的列拆分为“姓”和“名”两个列，聘任“Edit Column”（裁剪列）->“Split into several columns”（拆分红多个列）。在弹出的对话框中，指定分隔符（如空格）和要拆分的列数等参数，然后点击“OK”。

- 合并数据：要合并多个列的数据为一个列，聘任“Edit Column”（裁剪列）->“Join columns”（合并排），指定要合并的列和合并后的列名，以及合并时使用的分隔符（如逗号），然后点击“OK”。

- 数据类型养息：

- 要将一个列的数据类型进行养息，聘任“Edit Cells”（裁剪单位格）->“Common transforms”（常用养息）。要是要将文本养息为数字，不错聘任“To number”（养息为数字）；要将数字养息为文本，不错聘任“To text”（养息为文本）。关于日历、本领等复杂的数据类型养息，一样不错使用“Transform...”（养息）操作，结合GREL抒发式来完成。

- 基于章程的养息：

- 举例，要凭证某个条目对数据进行替换，聘任“Edit Cells”（裁剪单位格）->“Transform...”（养息）。假定要将一个列中大于10的值替换为“高”，小于就是10的值替换为“低”，不错使用GREL抒发式`if(value.toNumber()>10,"高","低")`（假定列中的数据不错养息为数字）。

6. 数据导出

- 导出格式聘任：

- 当数据计帐和养息完成后，聘任“Export”（导出）选项，OpenRefine复旧导出为多种格式，如CSV、TSV、JSON、Excel等。

- 导出操作才略：

- 凭证需求聘任合适的格式，然后在弹出的对话框中设立一些参数，如是否包含列名、字符编码等。设立完成后，点击“Download”（下载），就不错将计帐和养息后的数据保存到土产货文献中，以便用于其他数据分析用具或系统。

三、不及之处

1.重叠检测受限：只可对字符串进行重叠检测，无法径直对非字符串类型的数据进行此类操作，这在一定进程上限定了其在处理多种数据类型重叠问题上的才气。

2.特定操作局限：某些操作仅适用于特定的数据类型，如删除首尾空格的操作只可针对字符串，而不行用于整数等其他数据类型。

3.大数据处感性能不及：时时在单个机器的内存中处理数据，数据量受限于机器内存大小。濒临几十GB或更大的数据集时，性能会显耀下落，甚而无法处理，不太妥贴处理真实的大数据场景。

4.复杂任务复旧有限：关于一些复杂的数据处理任务，可能需要更专科的用具或编程话语（如Python或R）来竣事。举例，波及到复杂的机器学习算法、深度数据挖掘等任务时，OpenRefine的功能可能就不够用了。

四、应用场景

1.数据分析与数据挖掘

- 数据预处理：在进行数据分析和数据挖掘之前，时时需要对原始数据进行计帐和养息，以提高数据质地。OpenRefine不错匡助去除数据中的噪声、重叠值、缺失值等，还能对数据进行尺度化、格式化等操作，为后续的分析和挖掘职责提供准确、一致的数据基础。

- 特征工程：在机器学习和数据挖掘中，特征工程瑕瑜常迫切的关节。OpenRefine不错用于创建新的特征、对现存特征进行养息和组合等。举例，通过对日历数据进行索取和养息，得到年、月、日等新的特征；或者对文本数据进行词袋模子养息等，以知足不同分析和挖掘算法的需求 。

2.营业智能与有策划复旧

- 数据整合：企业中往往存在多个数据源，数据格式和质地错乱不皆。OpenRefine不错将这些来自不同数据源的数据进行整合、清洗和养息，使其大致更好地复旧营业智能用具和数据分析系统，为企业的有策划提供全面、准确的数据复旧 。

- 报表生成：在生成万般业务报表之前，需要对数据进行清洗和整理，以确保报表的准确性和可读性。OpenRefine不错快速地对数据进行筛选、排序、汇总等操作，匡助用户生成高质地的报表，为企业责罚层提供实时、准确的信息，支持有策划制定。

3.数据仓库诞生

- ETL经过中的数据清洗：在构建数据仓库时，Extract、Transform、Load（ETL）经过是要害。OpenRefine不错算作ETL用具中的数据计帐和养息关节，对从数据源抽取的数据进行清洗、养息和方法化处理，使其合适数据仓库的要求，然后再将处理后的数据加载到数据仓库中 。

- 数据质地普及：数据仓库中的数据质地径直影响到数据分析和有策划的准确性。OpenRefine不错按期对数据仓库中的数据进行检验和计帐，发现并矫正数据中的作假和不一致性，确保数据仓库中的数据永久保抓高质地。

4.学术商议与数据分析

- 文献策量学商议：商议东说念主员在进行文献策量学商议时，需要对大都的文献数据进行分析。OpenRefine不错匡助计帐和养息文献数据，如去除重叠的文献纪录、调治文献发表年份的格式、索取作家信息等，以便更好地进行文献策量分析，如商议作家合作集合、文献援用干系等。

- 社会科学商议：在社会科学商议中，往往需要对窥探访卷、统计数据等进行分析。OpenRefine不错用于计帐和预处理这些数据，举例处理缺失值、对分类数据进行编码、对数值数据进行尺度化等，为社会科学商议提供可靠的数据复旧。

5.藏书楼与档案责罚

- 元数据整理：藏书楼员和档案责罚员在数字化经过中，需要对大都的元数据进行整理和优化。OpenRefine不错匡助他们计帐元数据中的作假、重叠值，调治元数据的格式，提高元数据的质地和可用性，节略用户对藏书楼资源和档案贵府的检索和期骗。

- 数据移动与整合：当藏书楼或档案馆进行系统升级或数据迁移时，OpenRefine不错用于对旧系统中的数据进行计帐和养息，使其大致凯旋地移动到新系统中，并与新系统中的数据进行整合，确保数据的蕴蓄性和可用性。

6.新闻与媒体行业

- 数据新闻：记者在进行数据新闻报说念时，需要对各式数据进行收罗、计帐和分析。OpenRefine不错匡助记者快速地处理和养息数据，如对政府公开数据、社会窥探数据等进行清洗和可视化处理，以便更好地挖掘数据背后的故事，为新闻报说念提供有劲的数据复旧。

- 媒体钞票责罚：媒体机构领有大都的媒体钞票，如图片、视频、音频等，与之有关的元数据也需要进行有用的责罚。OpenRefine不错用于计帐和优化这些元数据，提高媒体钞票的责罚成果和检索准确性开云kaiyun，节略媒体机构对钞票的期骗和再期骗 。