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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