数据清洗：让数据更干净、更好用

数据清理是什么？

数据清洗是指一个过程，会移除数据集中的错误、不一致的数据和不完整数据。目标是提升数据的质量，使其更适合分析和进一步使用。

数据清洗的关键任务

1. 关于处理缺失数据:

• 用合适的替代值（比如平均值或中位数）来填补缺失值，或者直接删除含有缺失值的行或列。

2. 移除重复数据:

• 找出并删掉数据集中的多余记录。

3. 格式一致性要求:

• 确保格式的一致性，比如日期、电话号码或货币。

4. 纠正打字错误：

修正数据中的拼写和输入错误。

5. 统一分类:

• 确保所有类别统一使用“男”这种格式（例如，将“Male”和“male”都统一为“男”）。

6. 处理离群值:

• 识别并解决不符合数据上下文的异常值（例如：年龄：200岁），这样的数据。

为什么数据清洗很重要？

• 提高分析准确性： 干净的数据确保了精确可靠的分析结果。

• 防止做出错误决策： 降低从错误数据中得出错误结论的风险。

• 加快工作流程： 干净的数据集使分析和建模过程更顺畅。

• 提高机器学习性能： 整洁的数据使机器学习模型更高效、更准确。

• 提高清晰度: 干净的数据集更容易解释并展示给相关方。

数据清洗步骤

1. 看看数据。

我们需要检查数据集中的错误、缺失值、重复项或不一致之处。

2. 规划阶段:

• 制定一个解决已发现问题的策略。

3. 使用工具如下:

• 利用数据清洗工具或库，例如Python（Pandas, NumPy等）或R（tidyverse, dplyr等）。（Python的Pandas和NumPy库，R的tidyverse和dplyr库）

4. 验证数据这一环节：

• 验证清理过的数据，确保它准确无误且易于使用。

5. 记录变化：

• 保留所有修改记录，以备将来参考，并确保透明度。

一些常用的数据清洗工具

1. Python（蟒蛇）:

• 例如 Pandas、NumPy 和 Scikit-learn 等等。

2. R编程语言:

• 像 dplyr 和 tidyverse 这样的包。

1. Excel 或 Google 表单:

• 适用于简单的格式和过滤工作。

4. SQL：

• 可用于手工筛选和更新数据库中的数据。

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