数据清洗指南 🧹📊

数据清洗是数据分析前的重要步骤，确保数据质量与准确性。以下是关键要点：

1. 常见问题

• 缺失值：使用插值或删除处理
• 重复数据：通过唯一性校验去除冗余
• 异常值：识别并修正极端数据
• 格式错误：统一日期、数值等标准化格式

2. 操作步骤

1. 数据收集：明确数据来源与范围
2. 初步检查：使用工具统计缺失率、分布情况
3. 清洗处理：
   • 删除无效记录
   • 填充缺失值（如均值、中位数）
   • 转换数据类型（如字符串转数值）
4. 验证结果：通过抽样检查确保清洗效果

3. 工具推荐

• Python：Pandas、NumPy 库
• Excel：适用于小规模数据整理
• 数据清洗工具：点击了解工具详情

4. 注意事项

• 保留原始数据备份
• 记录清洗规则便于复现
• 结合业务场景选择清洗策略

如需进一步学习，可参考数据清洗进阶教程。