在DB2数据迁移过程中，数据清洗是一个至关重要的步骤，它确保了数据的准确性和一致性。以下是一些关于DB2数据迁移中数据清洗的相关信息：
数据清洗的重要性
数据清洗是数据迁移过程中的一个关键步骤，它涉及删除重复项、处理缺失值、处理异常值、转换格式和类型、归一化数据、集成数据、转换数据和简化数据等多个方面。
数据清洗的步骤
- 一致性检查：检查数据是否规范，是否超出正常范围，逻辑上不符或相互矛盾的数据。
- 无效值和缺失值的处理：常用的处理方法有估算、整例删除、变量删除和成对删除。
- 格式与内容清洗：处理时间日期、数值、全半角等显示格式不一致，内容中有不该存在的字符等问题。
- 逻辑错误清洗：数据去重，去掉不合理的数值，去掉不可靠的字段等。
- 关联性验证：如果数据有多个来源，可以进行关联性验证，该过程经常用于多数据源合并的过程。
数据清洗工具
- OpenRefine：一种新的具有数据画像、清洗、转换等功能的工具，可以观察和操作数据，类似于Excel表格处理软件。
- DataCleaner：简单、易用的工具，可以分析、比较、验证和监控数据，能够将凌乱的半结构化数据集转换为可视化。
- Kettle：国外开源的ETL工具，Java编写，可以在Windows、Linux等系统上运行，支持图形化的GUI设计。
- Beeload：支持大部分主流数据接口，用图形操作界面辅助用户完成数据抽取、转换、装载等规则的设计。
数据清洗的实战示例
- 使用Python进行数据清洗：可以通过Python的pandas库进行数据清洗，包括处理缺失值、删除重复项、转换数据类型等。
通过上述步骤和工具，可以有效地进行DB2数据迁移中的数据清洗，确保数据的质量和准确性。
