数据清洗是数据分析过程中的重要步骤。以下是一些基础的数据清洗技巧：
- 去除重复数据：重复数据会误导分析结果，使用数据库或数据分析工具可以轻松去除重复数据。
- 处理缺失值：缺失值会影响分析结果，可以通过填充、删除或插值等方法处理缺失值。
- 异常值检测：异常值可能会对分析结果产生较大影响，可以使用箱线图、Z-分数等方法检测异常值。
数据清洗流程图
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常见数据清洗工具
以下是一些常用的数据清洗工具：
- Pandas：Python中的数据处理库，功能强大，易于使用。
- Excel：Excel内置的数据清洗功能，适合小型数据集。
- R：R语言中的数据清洗包，如
dplyr和tidyr。
Pandas库
Excel数据清洗功能
R语言数据清洗包