数据清洗是数据分析流程中至关重要的一步，旨在通过去除错误、重复、缺失的数据，提高数据质量与分析结果的可靠性。以下是核心知识点与实用技巧：

📌 一、数据清洗的核心目标

  1. 准确性：修正格式错误或逻辑矛盾的数据
  2. 完整性：填补缺失值（如使用插值或默认值）
  3. 一致性：统一数据标准（如日期格式、单位换算）
  4. 相关性：剔除无关字段或冗余信息

💡 数据清洗如同整理房间，只有把杂乱的东西清理干净，才能看到真正的价值。

🛠 二、常用工具与技术

工具 适用场景 特点
Python (Pandas) 结构化数据处理 功能强大，支持复杂操作
Excel 小规模数据整理 可视化直观，适合初学者
Power Query 数据连接与转换 零代码自动化清洗
正则表达式 文本模式匹配 精准提取/替换数据

📌 点击了解Power Query进阶教程

📚 三、清洗步骤指南

  1. 数据收集：确定数据来源与格式（如CSV、JSON）
  2. 数据检查：使用工具扫描异常值（<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/CSV/" alt="CSV"/></center>）
  3. 数据转换：标准化字段（<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/JSON/" alt="JSON"/></center>）
  4. 数据验证：通过规则校验数据有效性
  5. 数据存储：保存清洗后的结果（如SQLite数据库）

📌 四、实战案例

  • 案例1：处理电商订单数据中的重复记录
  • 案例2：清洗社交媒体文本中的特殊符号（<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/Special_Symbols/" alt="Special_Symbols"/></center>）
  • 案例3：修复地理坐标数据中的空值

🧠 数据清洗没有固定公式，需要结合业务场景灵活运用。

📘 五、扩展学习

📌 点击查看数据清洗工具对比图

📌 附：数据清洗流程图

Data_Cleaning_Process