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数据分析——清洗数据(数据清洗思路)

off999 2025-06-10 17:28 22 浏览 0 评论

数据分析中清洗数据是确保数据质量和可靠性的关键步骤,通常包括以下方法步骤:




1. 数据评估与理解

  • 目标:了解数据的基本情况,明确清洗方向。
    • 检查数据概况:查看字段名、数据类型、样本分布、缺失值比例等。
    • 统计描述:计算均值、中位数、标准差、极值等,初步发现异常。
    • 可视化探索:通过箱线图、直方图、散点图等发现潜在问题(如离群值)。

2. 处理缺失值

  • 识别缺失值:标记空值(如 NaN、NULL)或占位符(如 NA、Unknown)。
  • 处理方法
    • 删除:删除缺失率过高的行或列(如缺失超过 70%)。
    • 填充
      • 数值型:用均值、中位数、众数或插值法填充。
      • 分类变量:用众数或单独标记为“缺失”类别。
      • 时间序列:用前向填充(ffill)或后向填充(bfill)。
    • 保留缺失:某些模型(如 XGBoost)可自动处理缺失值,需根据场景决定。

3. 处理重复数据

  • 识别重复值
    • 完全重复的行:使用工具(如 Pandas 的 df.duplicated())查找。
    • 业务逻辑重复:根据关键字段(如用户 ID + 时间戳)判断。
  • 处理方法
    • 删除完全重复的行(drop_duplicates())。
    • 合并逻辑重复数据(如保留最新记录或汇总统计值)。

4. 处理异常值(离群值)

  • 检测方法
    • 统计方法:Z-Score(绝对值 >3 为异常)、IQR(四分位距法,超过 1.5 倍 IQR)。
    • 可视化方法:箱线图、散点图。
    • 业务规则:根据领域知识判断(如年龄为负数)。
  • 处理方法
    • 删除异常值(谨慎使用,避免丢失关键信息)。
    • 替换为阈值(如将超过 99% 分位数的值设为分位数上限)。
    • 分箱处理(如将年龄分为区间)。

5. 数据转换与标准化

  • 格式标准化
    • 统一日期格式(如 YYYY-MM-DD)。
    • 处理文本大小写、空格、特殊字符(如去除首尾空格)。
    • 统一分类变量编码(如将“男/女”转为 Male/Female)。
  • 类型转换
    • 字符串转数值(如将“10%”转为 0.1)。
    • 分类变量编码(如 One-Hot 编码、标签编码)。
  • 数值标准化
    • 归一化(Min-Max Scaling):将数据缩放到 [0, 1]。
    • 标准化(Z-Score Normalization):转为均值为 0、方差为 1。

6. 处理不一致数据

  • 逻辑一致性
    • 检查字段间矛盾(如“年龄=5 岁”但“职业=工程师”)。
    • 根据业务规则修正(如订单日期晚于发货日期)。
  • 文本清洗
    • 去除停用词、HTML 标签、标点符号。
    • 分词、词干提取(如英文的 running → run)。
  • 合并多源数据
    • 统一字段命名(如 user_id 和 UserID)。
    • 处理单位差异(如“公里”与“英里”的转换)。

7. 数据验证

  • 完整性检查:确保清洗后无缺失或无效值。
  • 一致性检查:验证字段间逻辑关系是否符合业务规则。
  • 抽样验证:手动检查部分样本是否合理。
  • 自动化测试:编写脚本验证数据分布或约束条件(如年龄范围 0-120)。

8. 文档记录与保存

  • 记录清洗过程:记录每一步操作及原因(如删除某列、填充方法)。
  • 保存清洗后数据:导出为 CSV、Excel 或数据库表,供后续分析使用。

工具示例

  • Python:Pandas(dropna(), fillna(), replace())、NumPy、Scikit-learn。
  • R:dplyr、tidyr、stringr。
  • 可视化工具:Matplotlib、Seaborn、Tableau。
  • 自动化清洗工具:OpenRefine、Trifacta。

总结

数据清洗需结合业务场景灵活处理,核心目标是保证数据的 准确性、一致性、完整性,为后续分析和建模奠定基础。

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