三分钟教你学会数据清洗

1. 数据审查：
   • 了解数据的来源、格式、范围和含义，明确数据所包含的变量、观测值以及数据类型，比如是数值型、字符型还是日期型等。
   • 检查数据集中是否存在缺失值、重复值、错误值以及异常值等问题。
2. 处理缺失值：
   • 如果缺失值较少，可以考虑删除包含缺失值的行或列，但要注意这可能会导致数据量减少，影响分析结果的准确性。
   • 对于数值型数据，可以使用均值、中位数、众数等统计量来填充缺失值。例如，对于年龄变量的缺失值，可以用该变量的均值来填充。
   • 对于分类变量，可以根据其类别分布情况，选择最常见的类别来填充缺失值。
3. 去除重复值：
   • 使用数据处理工具（如 Excel、Python 中的 Pandas 库等）找到并删除数据集中的重复行。在 Excel 中，可以通过 “数据” 选项卡中的 “删除重复项” 功能来实现；在 Python 中，可以使用drop_duplicates函数。
4. 处理异常值：
   • 通过箱线图、散点图等可视化方法或者计算统计量（如标准差、四分位数等）来识别异常值。
   • 对于异常值，可以根据具体情况进行处理。如果是由于数据录入错误导致的异常值，可以直接修正；如果是真实存在的异常数据，需要谨慎考虑是否保留，有时可以将其视为特殊情况进行单独分析。
5. 数据转换：
   • 对数据进行标准化、归一化等转换操作，以便于不同变量之间的比较和分析。例如，将数据标准化到 0-1 区间或按照 Z-score 标准化方法进行转换。
   • 根据业务需求对数据进行格式转换，如将日期格式统一、将字符串类型的数值转换为数值类型等。
6. 数据验证：
   • 在完成数据清洗后，对清洗后的数据进行验证，确保数据的准确性和一致性。可以通过重新检查数据的统计特征、可视化数据分布等方式来验证数据清洗的效果。