大数据、数据挖掘、机器学习和可视化，近来计算界的几件大事好像总也绕不开数据这个主角。从统计学家到软件开发人员，再到图形设计师，一下子所有人都对数据科学产生了兴趣。便宜的硬件、可靠的处理工具和可视化工具，以及海量的免费数据，这些资源的汇集使得我们能够比以往任何一个时期更加精准地、轻松地发现趋势、预测未来。
不过，你可能还未听说过的是，数据科学的这些希望与梦想都建立在乱七八糟的数据之上。在正式应用于我们认为是数据科学的核心的算法和可视化之前，这些数据往往需要经过迁移、压缩、清洗、打散、分片、分块以及其他多种转换处理。
数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。
图-数据清洗路径
数据清洗的工具有很多，今天小编教大家如何用长风大数据平台的RMT（基于R语言的数据挖掘工具）来做数据清洗。
案例数据为经典的3种鸢尾花形态数据，数据格式是.csv，ＲＭＴ支持多种类型的数据。
新建项目
开始工作之前，最好先建一个项目，保存项目中的数据、代码等。
上传数据
在本例中将数据上传到用户名所对应的文件夹，在比赛中直接连接数据库就可以，对于自己的数据可以通过网络来上传。
RMT从服务器读取数据
从数据到对象
数据查看
通过环境可以查看数据，对象等。
数据清洗操作
查看帮助
项目调试
可视化展示
结语
怎么样？小伙伴们get到新技能了吗？
想要了解更多详情，请登录长风大数据平台（http://www.cfdsj.cn)在工具模块查看！
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