脏读就是指当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时，另外一个事务也访问这个数据，然后使用了这个数据。因为这个数据是还没有提交的数据，那么另外一个事务读到的这个数据是脏数据，依据脏数据所做的操作可能是不正确的。
脏读就是指读到还没完全弄好的数据。避免脏读的办法就是采取事务，使得他用户正在更新时锁定数据库，阻止你读取，直至全部完成才让你读取。脏读就是指当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时，另外一个事务也访问这个数据，然后使用了这个数据。
首先，我们来看脏读。当事务A在执行过程中，对数据进行了修改，而事务B在此时读取到了这个修改后的数据。然而，如果事务A在完成提交之前发生了回滚，事务B读取到的就不再是真实的数据，而是“脏”的，这就是我们所说的脏读（Dirty Read）。
1、重磁数据预处理扩边目的如下：通过一系列的方法来处理脏数据、精准地抽取数据、调整数据的格式，从而得到一组符合准确、完整、简洁等标准的高质量数据，保证该数据能更好地服务于数据分析或数据挖掘工作。数据预处理是数据分析或数据挖掘前的准备工作，也是数据分析或数据挖掘中必不可少的一环。
1、《佐藤可士和的超级整理术》这部书，它的作者是佐藤可士和。
2、《佐藤可士和的超整理术》是江苏美术出版社2009年出版的书籍，作者佐藤可士和。书中佐藤可士和以自己的知名设计案为例，将「超级整理术」分为三大阶段，从有形到无形分别是：空间整理、信息整理以及思考整理。
3、本书的作者大家可能不太熟悉，但说到优衣库，可能就无人不知了。作者就是优衣库的首席艺术指导，日本知名的设计师。作者能过商业和设计方面的问题解决来谈整理的密技。有人会说我与商业和设计半毛钱关系都没有，这本书还值得看吗？答案是：值得。佐藤可士和所说的整理三阶段与每个人都息息相关。
1、数据预处理（datapreprocessing）是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理，包括的内容是：数据清理，数据清理例程通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。主要是达到如下目标：格式标准化，异常数据清除，错误纠正，重复数据的清除。
2、形式上的脏，如：缺失值、带有特殊符号的；内容上的脏，如：异常值。缺失值包括缺失值的识别和缺失值的处理。在R里缺失值的识别使用函数is.na（）判别，函数complete.cases（）识别样本数据是否完整。缺失值处理常用的方法有：删除、替换和插补。
3、数据的预处理包括以下内容：数据清洗、数据集成、数据转换、数据规约。 数据清洗：这一阶段的主要目标是识别并纠正数据中的错误和不一致之处。这可能包括处理缺失值、删除重复项、处理异常值或离群点，以及转换数据类型等步骤。通过这些操作，可以确保数据的质量和准确性，为后续的数据分析提供可靠的基础。
数据备份：数据备份是为了保护数据安全，不是数据清洗的一部分。数据恢复：数据恢复是为了保证数据可用性，不是数据清洗的一部分。数据保护：数据保护是为了保护数据的机密性和完整性，不是数据清洗的一部分。数据清洗的步骤 数据预处理：包括数据采集、数据整合、数据清洗规则定义等。
不包括删除正常数据。 数据清洗旨在处理原始数据，去除不准确或不相关的信息，以便于正确使用和分析。 正常数据是指符合采集和处理标准的数据，它们对后续分析和建模至关重要。 数据清洗专注于处理问题数据，如缺失值、异常值、重复值和错误值。
修改异常数据值，使其落入常识范围。根据精华吧网站信息显示，数据清洗工作一般不包括修改异常数据值，使其落入常识范围。数据清洗是指对数据进行处理和加工，以使其适合进行分析和建模。
数据清洗工作不包括以下内容： 收集数据：数据清洗应在数据收集后进行，以确保所清洗的数据是完整的。 数据分析：数据清洗是在数据分析之前的一个步骤，用于准备数据以供分析使用。 数据整合：虽然数据清洗可能涉及对整合后的数据进行处理，但数据整合本身是数据管理的一个独立步骤。
