数据清洗是数据分析的基石，确保数据质量直接影响最终结果的可靠性。以下是关键要点：
📋 1. 数据清洗的重要性
- 去除噪声：清理无效、重复或错误数据（如
NA值） - 统一格式：标准化日期、时间、单位等字段
- 提升效率：减少后续分析的计算负担
- 避免偏差：确保统计结论不被异常值误导
💡 小贴士：清洗前建议使用
/R_Analysis_Course/data_cleaning_tools工具包进行自动化预处理
✂️ 2. 常用清洗方法
- 缺失值处理：使用
na.omit()或插值法 - 类型转换：如
as.numeric()转换为数值型 - 正则表达式：用
gsub()清洗文本格式 - 异常值检测：通过箱线图或Z-score识别
🛠️ 3. 推荐工具
| 工具 | 用途 | 示例 |
|---|---|---|
tidyverse |
数据整理与清洗 | dplyr::filter() |
data.table |
高效数据操作 | dt[, column := ...] |
janitor |
数据整洁化 | clean_names() |
📌 扩展学习：点击
/R_Analysis_Course/data_cleaning_practice查看实战案例