说实话，刚入行那会儿，我以为数据清洗就是简单的去重。
后来被甲方爸爸按在地上摩擦了半年。
才明白这活儿水深得能淹死人。
特别是做geo定位数据的时候。
稍微手抖一下，几万的单子就黄了。
今天不整那些虚头巴脑的理论。
就聊聊我在北京海淀那间破办公室里，用真金白银换来的教训。
先说价格。
别信网上那些9块9十G的鬼话。
那种数据，要么是过期的，要么就是乱码。
真正的geo清洗，按条算。
目前市面上，干净的、带经纬度的、还能反查地址的。
报价至少在0.003到0.005元一条。
低于这个数，你要么是在收智商税。
要么就是拿你的隐私数据去喂了黑产。
我之前有个客户，非要压价到0.001。
结果交付的数据，经纬度偏差高达5公里。
这种数据在地图上看着是个人，实际上是在海里游泳。
甲方直接拒收，还扣了尾款。
这事儿让我记住了，便宜没好货，好货不便宜。
再说说避坑。
很多新手容易忽略坐标系的转换。
这是个大坑。
国内大部分地图用的是GCJ-02，也就是火星坐标。
如果你直接拿GPS原始数据去跑。
偏差能大到让你怀疑人生。
我之前有个项目，就是没注意这个。
客户给的原始数据是WGS-84。
我直接清洗完交付。
结果客户说位置全飘了。
没办法，只能重新写脚本转换。
这一折腾，工期耽误了一周。
利润全搭进去了。
所以，接活之前，一定问清楚数据源是什么坐标系。
别嫌麻烦，这一步能救你的命。
还有啊，去重这事儿也有讲究。
不是简单的删除重复行。
geo数据里，同一个地点可能因为信号漂移，产生多个相近坐标。
这时候得用聚类算法。
比如DBSCAN。
把距离在一定范围内的点合并成一个中心点。
不然数据量看着大了，实际有效信息并不多。
我有个朋友，不懂这个。
直接用Excel去重。
结果把同一个小区的不同楼栋，当成两个地方处理。
最后交付的数据，客户一看，全是噪点。
直接拉黑。
这种低级错误，千万别犯。
另外，隐私合规这块，现在查得严。
特别是涉及到个人手机号关联geo数据的时候。
一定要脱敏。
手机号中间四位打码，地址精确到街道就行。
别搞得太细。
之前有个同行，因为没做好脱敏，被网信办约谈了。
罚款五万。
这钱够买多少条干净数据了？
所以，合规是底线。
别为了省那点事，把自己搭进去。
最后说点实在的。
做这行，心态要稳。
数据清洗是个脏活累活。
没有那么多光鲜亮丽。
大部分时间都在跟乱码、缺失值、异常值打交道。
你要耐得住寂寞。
还要有点强迫症。
看到脏数据，心里就难受。
必须清理干净才能睡觉。
我就是这样过来的。
现在虽然还是累，但看着清洗后整齐的数据。
那种成就感，还真挺爽的。
如果你也想入行。
建议先从Python学起。
pandas库必须熟练。
geopandas也得懂点。
别指望靠Excel干完所有活。
大数据量下，Excel卡得你怀疑人生。
工具选对了，事半功倍。
总之，这行没捷径。
都是一个个坑踩出来的。
希望后来者能少摔跟头。
多赚点辛苦钱。
毕竟，每一行干净的数据背后。
都是熬夜掉的头发。
共勉吧。
本文关键词：emo geo
(正则写法))
