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浅谈数据分析中的数据清洗方法策略

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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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