数据清洗是数据分析流程中不可或缺的环节，它确保数据的准确性、一致性和完整性。以下是核心要点：
✅ 数据清洗的重要性
- 提升分析质量：去除噪声和错误数据，避免误导结论
- 节省计算资源：减少冗余数据处理时间
- 保障模型可靠性：为机器学习提供高质量训练集
📋 常见清洗步骤
处理缺失值
- 删除空值：
df.dropna()（Python） - 填充默认值：
df.fillna(0)
- 删除空值：
去除重复记录
DELETE FROM table WHERE id NOT IN (SELECT MIN(id) FROM table GROUP BY columns)格式标准化
- 日期统一为
YYYY-MM-DD - 单位统一为国际标准（如将"kg"统一为"g"）
- 日期统一为
异常值处理
- 使用箱线图识别离群点
- 通过Z-score检测偏离均值3倍标准差的数据
🛠️ 工具推荐
| 工具 | 适用场景 | 优势 |
|---|---|---|
| Pandas（Python） | 快速处理结构化数据 | 高效的DataFrame操作 |
| OpenRefine | 数据格式标准化 | 可视化数据转换 |
| SQL | 数据库层面清洗 | 保障数据一致性 |
🧠 常见误区
- ❌ 直接删除缺失值（可能丢失重要信息）
- ❌ 忽略数据上下文（如时间戳格式需结合业务理解）
- ❌ 未验证清洗后的数据完整性（建议使用
df.isnull().sum()检查）
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