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。以下是核心步骤：
数据收集
- 确认数据来源（数据库、API、文件等）
- 检查数据格式一致性（如日期、数值类型）
处理缺失值
- 识别缺失数据模式（随机/系统性缺失）
- 采用插值、删除或标记策略
去除重复数据
- 使用唯一标识符检测重复记录
- 保留关键字段（如ID、时间戳）
处理异常值
- 通过箱线图、Z-score等方法识别
- 决定修正或剔除异常数据
数据标准化
- 统一单位制（如温度、货币）
- 使用正则表达式规范文本格式
数据加载
- 将清洗后的数据存入目标系统
- 验证数据完整性（如字段匹配）
📌 扩展阅读：数据清洗工具推荐 提供实用工具列表，包含Python、Excel等方案。