数据分析中的数据清洗技术

数据清洗是数据分析中不可或缺的一环。在数据分析的过程中，数据清洗对于结果的准确性和可靠性起着至关重要的作用。因为真实的数据来自于多种渠道，包括传感器、人工输入、数据库等，而这些数据处理出来的格式、质量、结构多种多样，处理过程中数据出现错误、丢失等情况也十分常见，因此必须对数据进行清洗和转换，以提高数据分析的准确性。本文将重点介绍数据分析中的数据清洗技术。

一、 数据清洗的基本步骤

而什么是数据清洗？数据清洗是指用规定好的方法，对数据进行收集、整理、去重、纠错、排序等操作，从而使原始数据转换成一个干净、可用、标准化数据集的过程。

数据清洗的主要步骤分为以下几步：

1. 清理数据缺失、重复、异常值等无效数据；

2. 统一不同来源数据的表述方式；

3. 对文本数据进行格式化处理；

4. 对数值型数据进行格式化处理。

二、 数据清洗技术

在数据清洗过程中，除了要进行基础的数据清洗外，还需要掌握一些技术来较好地完成数据的清洗工作。以下列举几种数据清洗技术：

1. 缺失值处理：

缺失值是指在采集过程中，由于数据传输错误或数据未采集等原因，表格内某些变量无数据或缺失。缺失值的存在会影响数据的准确性和分析结果的可靠性。

常见的缺失值处理方法有：

(1) 删除有缺失值的样本；

(2) 补充年龄、工作经验等可以通过推算得到的变量；

(3) 对于定量数据，可以采用“均值填充”或“中位数填充”的方式来处理缺失值；

2. 重复值处理：

重复值是指表格内的某些变量重复出现。重复值的存在会影响数据的准确性，因此需要清除。

常见的重复值处理方法有：

(1) 删除全部重复值；

(2) 只保留第一个重复值，其他重复值全部删除；

(3) 只保留最后一个重复值，其他重复值全部删除；

(4) 通过计算平均值、中位数等方式合并重复数据。

3. 异常值处理：

异常值是指表格内的某些变量的数值偏离常规数值范围，与其他数值相差较大。异常值可能是数据采集过程中的误差，也可能是个别小时的极端事件，需要进行清洗。

常见的异常值处理方法有：

(1) 删除全部异常值；

(2) 修改异常值为其可信的、临界的值；

(3) 将异常值按照其数量，划分为多组，采用一组组的方式处理。

4. 格式化处理

格式化处理是指将表格中的数据按照一定的标准进行格式化，从而使各种数据之间匹配适配，并适应数据分析的需要。

常见的格式化处理方法有：

(1) 将表格中的所有变量统一为小写或大写；

(2) 把含有多个变量的列进行拆分，拆分成多个列；

(3) 将日期时间型的变量格式化为一般的时间型格式。

三、 总结

数据清洗是重要的数据分析前置工作，决定了数据分析结果的准确性和有效性。在数据清洗过程中，需要掌握一些数据清洗技术，例如缺失值处理、重复值处理、异常值处理和格式化处理。在未来的数据清洗过程中，必须根据具体情况调整和改进，以便获取更准确、更可靠的数据结果，为后续数据分析提供更可靠、可信的支持。