浅谈数据分析中的数据清洗方法策略

导读摘要：

在数据分析中，除了模型本身，高质量的数据源也极为重要。数据收集需捕获关键元数据并识别数据资产与数据源的差距，同时对数据进行迭代探索。原始数据可能存在脏数据，必须进行数据清洗以保证数据质量并允许更深入的数据探索。文章分别介绍了数据清洗的三个重要部分：异常值判别、缺失值处理、格式内容清洗。

一. 异常值判别

异常值判别是数据清洗的首要步骤，包括识别并决定是否剔除影响分析结果的数据。异常值表现为缺乏完整性、准确性或唯一性。识别方法包括物理判别法和统计判别法，但需谨慎处理以避免误删。多种方法结合使用和查明异常原因有助于减少错误。

二. 缺失值处理

数据缺失会导致分析失真，故需进行填补。传统方式是人工补充，但也可采用自动化方法如平均值填充、K最近距离法等。在"大数据"模式下，若异常和缺失值较小，可减轻工作量，侧重于数据结构的合理性分析。

三. 格式内容清洗

格式和内容清洗主要针对人工收集数据。问题包括不一致的显示格式、不当字符的存在以及内容与字段不符等。这些问题需半自动校验和人工处理，是分析准确性的关键。

总结：

数据质量是数据分析的基石，确保导入数据质量是不容忽视的问题。通过解决数据的信度和效度问题，才能为分析指标体系提供坚实的数据基础。

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文章来源：

老司机聊数据

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