好的，各位朋友们，大家好！我是你们的老朋友，今天咱们来聊聊云原生日志和指标的“爱恨情仇”，以及如何把它们捏合在一起，打造一个统一、标准、又好用的分析管道。 开场白：云原生时代的“数据二重奏” 各位，想象一下，咱们的应用程序就像一艘在云端汪洋中航行的巨轮。这艘巨轮的健康状况，性能如何，遇到的风浪大小，都需要时刻监控。而日志和指标，就像这艘巨轮上的两套关键的观测系统，它们共同奏响了一曲“数据二重奏”。 日志： 就像航海日志，记录着巨轮航行的每一个细节，每一个事件，每一个异常。它告诉你“发生了什么”，就像一个喋喋不休的“故事大王”。 指标： 就像仪表盘上的各项读数，告诉你巨轮的“心率”、“血压”、“速度”等等。它告诉你“运行状态如何”，就像一个冷静客观的“体检报告”。 但是，在云原生世界里，这“数据二重奏”却面临着前所未有的挑战： 数量爆炸： 微服务架构下，应用程序被拆分成无数个小模块，每个模块都在疯狂地产生日志和指标。数量级蹭蹭往上涨，就像春节回家路上的车流，让人头皮发麻。 格式混乱： 各个微服务可能使用不同的日志框架、指标库，数据格式五花八门，就像来到了一个“联合国”，语言不通，鸡同鸭讲 …
数据质量管理：数据清洗、去重与标准化方法
好的，各位数据玩家们，晚上好！🎉 今天咱们不开严肃的技术研讨会，而是来一场数据质量管理的“脱口秀”，聊聊数据清洗、去重和标准化这三位数据界的“美容师”。 想象一下，你辛辛苦苦收集了一堆数据，结果打开一看，好家伙，简直像刚从垃圾堆里捡来的：格式五花八门，信息残缺不全，重复数据满天飞。这种数据，别说用来做分析，光是看着就让人头大！🤯 所以，数据清洗、去重和标准化这三位“美容师”就显得尤为重要了。它们就像三把手术刀，能把这些“脏乱差”的数据，变成可以放心使用的“白富美”。😎 第一幕：数据清洗——给数据洗个“香香澡” 数据清洗，顾名思义，就是把数据里的“脏东西”洗掉。这些“脏东西”包括： 缺失值： 数据里空空如也的单元格，就像你精心准备的菜谱，突然发现少了关键的调味料。 错误值： 数据里明显不符合常理的值，比如一个人的年龄是200岁，或者一个产品的价格是负数。 异常值： 数据里偏离正常范围的值，比如在全国平均工资5000元的情况下，突然出现一个月薪100万的大佬。 格式错误： 数据格式不统一，比如日期格式有的是“YYYY-MM-DD”，有的是“MM/DD/YYYY”，看得人眼花缭乱。 不一致性 …