数据清洗需清理哪些数据

Question

如题所述

Answer 1

1. 数据清洗是数据分析前的重要步骤，确保数据质量并准备模型构建。
2. 清洗工作包括处理数据量与数据质量问题，以保证后续数据挖掘的准确性。
3. 对于数据缺失，可通过填充或删除含有缺失值的数据行，视具体情况而定。
4. 填充缺失数据时，常用拉格朗日插值或牛顿插值法。这些方法在pandas库中有现成函数支持，同时便于在插值前检测异常值。
5. 删除对分析结果无直接影响的数据，以简化数据集。
6. 处理异常值时，需判断其是否影响结果。例如，可选择重新插值或删除含有异常值的记录，但后者可能导致样本量减少，改变数据分布。
7. 在数据量庞大时，可采用集成、规约和变换三种方法简化数据。
8. 数据集成针对分散的数据仓库，解决冗余问题，涉及冗余属性识别和矛盾实体识别。
9. 对于冗余属性，可通过相关性分析识别并减少冗余，以提高数据集的效率。
10. 数据预处理还包括导入数据处理工具，建议使用数据库如MySQL，对于大规模数据可采用文本文件存储结合Python处理。
11. 查看数据包括审查元数据（如字段解释、数据来源等描述性信息）和人工检查部分数据，以便直观了解数据状况并发现初步问题。
12. 数据清洗对于数据分析的重要性不可忽视，其质量直接影响模型和结论的有效性。
13. 在实际操作中，数据清洗往往占据分析过程的大部分时间，大约在50%到80%之间。