数据清洗是数据分析前的关键步骤，以下是常见实用技巧：
1. 处理缺失值
- 识别缺失数据类型（完全缺失、随机缺失等）
- 使用插值法（如均值/中位数填充）或删除法处理
- 📌 示例：
缺失值处理
2. 去除重复数据
- 通过唯一标识符（如ID）或组合字段检测重复
- 使用
GROUP BY或DISTINCT查询筛选 - 📌 示例：
数据去重
3. 异常值检测
- 通过箱线图、Z-score或IQR方法识别
- 对异常值进行修正或标记
- 📌 示例：
异常值处理
4. 数据格式标准化
- 统一日期、时间、单位等格式
- 使用正则表达式清洗非标准文本
- 📌 示例：
数据格式标准化
5. 数据验证
- 校验数据范围（如年龄不能为负数）
- 检查逻辑一致性（如订单金额与数量的关系）
- 📌 示例：
数据验证规则
如需了解更多工具推荐，可访问 数据清洗工具。