数据清洗的步骤
2024-10-05
来源：爱问旅游网
数据清洗是数据分析中不可或缺的一步，数据清洗的步骤要点有数据审查、处理缺失值、处理重复值、处理异常值、数据格式转换、数据一致性检查等。
1、数据审查
首先，对数据进行全面审查，了解数据的结构、格式和内容。这包括查看数据的列名、数据类型、缺失值、异常值等。
2、处理缺失值
识别并处理数据集中的缺失值。可以选择删除包含缺失值的行或列，或者使用插补方法填充缺失值，如均值、中位数或回归模型预测。
3、处理重复值
检测并处理数据集中的重复值。重复值可能会导致分析结果的偏差，因此需要删除重复的数据行或进行合并。
4、处理异常值
识别并处理数据集中的异常值。异常值可能是由于测量误差或数据录入错误引起的。可以选择删除异常值或使用合理的插补方法进行修复。
5、数据格式转换
将数据转换为适合分析的格式。这可能包括将日期和时间数据转换为标准格式，将文本数据转换为数值型数据等。
6、数据一致性检查
确保数据集中的数据一致性。这包括检查数据的命名一致性、单位一致性、数据范围一致性等。
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