本发明涉及数据处理，特别是涉及一种数据清洗复用方法及系统。
背景技术：
1、在企业的日常运营中，经常需要处理多种类型的单据，如发票、订单、入库单、销售单、出库单等，往往会出现各种单据数据不一致的问题。数据来源不一致还可能源于数据质量问题，如数据缺失、异常值、错误输入等。这些问题可能导致数据在数量、质量和准确性等方面存在不一致性。
2、为了避免此类问题的出现，企业通过需要增加多级审核机置来反复审核数据的一致性，但是在数据来源较多的是情况下，为了保证源数据的准确性又需要投入大量人力物力进行核查。在一个业务流程中，需要多部门针对同一电子流的信息进行多次录入，各部门对于关联性数据的均需要进行录入，各环节数据需要形成关联关系。
技术实现思路
1、本发明针对现有技术存在的问题和不足，提供一种数据清洗复用方法及系统。
2、本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题的：
3、本发明提供一种数据清洗复用方法，其特点在于，其包括以下步骤：
4、s1、数据获取：从各种数据源中收集和整合数据；
5、s2、数据清洗：对数据进行检测以识别出数据中的异常数据，对异常数据进行数据修正处理，并对经修正后的数据进行数据标准化处理，对经标准化后的数据进行验证处理，经验证后的数据集成到统一的存储中，所述异常数据包括缺失值、异常值和重复值；
6、s3、数据复用：根据新的应用场景，对经验证后的数据进行适配和转换，将适配转换后的数据集成到统一的存储中，将经适配转换后的数据发布到不同的平台或应用中，以供其他用户或系统使用。
7、较佳地，所述数据清洗复用方法还包括以下步骤：
8、数据管理：记录和管理数据的来源、结构、清洗和复用规则信息，持续监控数据的质量，并提供数据质量报告和警报，确保数据在清洗和复用过程中的安全性和隐私性。
9、较佳地，在步骤s2中，对数据进行检测以识别出数据中的缺失值，对缺失值严重的行或列进行删除处理，对缺失值不严重的行或列中的缺失值通过历史数据比对来填充，其中对于时间序列数据中的缺失值，利用时间序列插值方法填补缺失的数值；利用sql语句在数据库中通过关键字筛查检测以识别出数据中的异常值，对异常值进行修正为正常值；利用sql语句在数据库中检测以识别出数据中的重复值，根据需求只保留重复数据的第一条或者最后一条；对经标准化后的数据进行验证处理，以验证数据之间的相关性、检查数据是否符合预期的数据类型、及检查数据是否符合逻辑规则。
10、本实施例还提供一种数据清洗复用系统，其特点在于，其包括数据获取模块、数据清洗模块和数据复用模块，所述数据清洗模块包括数据检测单元、数据纠正单元、数据标准化单元和数据验证单元，所述数据复用模块包括数据适配单元、数据集成单元和数据发布单元；
11、所述数据获取模块用于从各种数据源中收集和整合数据；
12、所述数据检测单元用于对数据进行检测以识别出数据中的异常数据，所述异常数据包括缺失值、异常值和重复值；
13、所述数据纠正单元用于对异常数据进行数据修正处理；
14、所述数据标准化单元用于对经修正后的数据进行数据标准化处理；
15、所述数据验证单元用于对经标准化后的数据进行验证处理，经验证后的数据集成到统一的存储中；
16、所述数据适配单元用于根据新的应用场景，对经验证后的数据进行适配和转换；
17、所述数据集成单元用于将适配转换后的数据集成到统一的存储中；
18、所述数据发布单元用于将经适配转换后的数据发布到不同的平台或应用中，以供其他用户或系统使用。
19、较佳地，所述数据清洗复用系统还包括数据管理模块，所述数据管理模块包括元数据管理单元、数据质量管理单元和数据安全管理单元；
20、所述元数据管理单元用于记录和管理数据的来源、结构、清洗和复用规则信息；
21、所述数据质量管理单元用于持续监控数据的质量，并提供数据质量报告和警报；
22、所述数据安全管理单元用于确保数据在清洗和复用过程中的安全性和隐私性。
23、较佳地，所述数据检测单元用于对数据进行检测以识别出数据中的缺失值，利用sql语句在数据库中通过关键字筛查检测以识别出数据中的异常值，利用sql语句在数据库中检测以识别出数据中的重复值；
24、所述数据纠正单元用于对缺失值严重的行或列进行删除处理，对缺失值不严重的行或列中的缺失值通过历史数据比对来填充，其中对于时间序列数据中的缺失值，利用时间序列插值方法填补缺失的数值，对异常值进行修正为正常值，对重复值根据需求只保留重复数据的第一条或者最后一条；
25、所述数据验证单元用于对经标准化后的数据进行验证处理，以验证数据之间的相关性、检查数据是否符合预期的数据类型、及检查数据是否符合逻辑规则。
26、在符合本领域常识的基础上，上述各优选条件，可任意组合，即得本发明各较佳实例。
27、本发明的积极进步效果在于：
28、1)解决了数据不一致性和冲突：
29、数据源一致确保了不同来源的数据在格式、定义和分类标准上都是统一的。这避免了数据之间的不一致性和冲突，使得数据分析更为准确和可靠。
30、2)提高了数据质量和准确性：
31、一致的数据源意味着数据在采集、处理和分析过程中遵循相同的标准和规范，从而减少了数据错误、缺失和异常值的可能性。这提高了数据的整体质量和准确性，为决策提供了更坚实的基础。
32、3)简化了数据整合和处理过程：
33、当数据源一致时，数据整合和处理变得更加简单和高效。不需要花费大量时间和资源来清洗、转换和整合来自不同源的数据，从而降低了数据处理的复杂性和成本。
34、4)增强了数据的可信度和可靠性：
35、一致的数据源为数据提供了更强的可信度和可靠性。这使得数据在业务决策、战略规划和其他关键领域中的应用更加受到信任和重视。
36、5)促进了跨部门和跨平台的协作：
37、当不同部门和平台使用相同的数据源时，它们可以更容易地共享、交换和使用数据。这促进了跨部门和跨平台的协作和沟通，提高了整个组织的效率和响应速度。
38、综上数据源一致对于确保数据质量、提高分析准确性、简化数据处理流程、增强数据可信度以及促进组织协作等方面都具有重要意义。
1.一种数据清洗复用方法，其特征在于，其包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的数据清洗复用方法，其特征在于，所述数据清洗复用方法还包括以下步骤：
3.如权利要求1所述的数据清洗复用方法，其特征在于，在步骤s2中，对数据进行检测以识别出数据中的缺失值，对缺失值严重的行或列进行删除处理，对缺失值不严重的行或列中的缺失值通过历史数据比对来填充，其中对于时间序列数据中的缺失值，利用时间序列插值方法填补缺失的数值；利用sql语句在数据库中通过关键字筛查检测以识别出数据中的异常值，对异常值进行修正为正常值；利用sql语句在数据库中检测以识别出数据中的重复值，根据需求只保留重复数据的第一条或者最后一条；对经标准化后的数据进行验证处理，以验证数据之间的相关性、检查数据是否符合预期的数据类型、及检查数据是否符合逻辑规则。
4.一种数据清洗复用系统，其特征在于，其包括数据获取模块、数据清洗模块和数据复用模块，所述数据清洗模块包括数据检测单元、数据纠正单元、数据标准化单元和数据验证单元，所述数据复用模块包括数据适配单元、数据集成单元和数据发布单元；
5.如权利要求4所述的数据清洗复用系统，其特征在于，所述数据清洗复用系统还包括数据管理模块，所述数据管理模块包括元数据管理单元、数据质量管理单元和数据安全管理单元；
6.如权利要求4所述的数据清洗复用系统，其特征在于，所述数据检测单元用于对数据进行检测以识别出数据中的缺失值，利用sql语句在数据库中通过关键字筛查检测以识别出数据中的异常值，利用sql语句在数据库中检测以识别出数据中的重复值；
