如何在資料分析中清理資料？

在資料分析中，我們關注的是資料，但並不是每個資料都是我們需要分析的，這就需要我們對資料進行清理，通過對資料的清理，這樣我們才能保證資料分析產生良好的結果，所以乙個乾淨的資料可以提高資料分析的效率，因此，資料清理是一項非常重要的工作， 通過對資料的清洗，我們可以統一資料的格式，從而減少資料分析中的許多問題，從而提高資料分析的效率。但是需要清理什麼樣的資料呢？ 一般來說，資料清洗的物件是缺失值、重複值、異常值等。

首先，我給大家解釋一下什麼是重複值，所謂重複值，顧名思義就是重複資料，資料中的相同資料就是重複資料，重複資料一般有兩種情況，第一種是多個資料記錄的資料值完全相同。 另一種是資料主體相同但唯一屬性值不同。 這兩種情況之一就是重複。

那麼如何刪除重複資料呢？ 一般來說，處理重複資料只有兩種方法，第一種情況是重複資料刪除，第二種情況是刪除。

其次，讓我告訴你什麼是異常值，這裡的異常值是指一組測試值中的測量值，其中宇宙平均值的偏差超過兩個標準差。 與平均值偏差超過三個標準差的測量值稱為高度異常值。 我們通常不處理異常值，但當然，前提是演算法對異常值不夠敏感。

如果演算法對異常值敏感，如何處理異常值？ 然後我們需要用平均值替換它，或者將其視為異常值，這樣可以減少資料中異常值的出現。

缺失值也是資料分析中需要清理的物件，所謂缺失值，就是由於資料中缺少資訊而對資料進行分組和缺失，稱為缺失值，而有缺失值的資料因為乙個或一些資料不完整而不完整， 這對資料分析有一定的影響。那麼，我們需要清理缺失的值，那麼我們該如何清理缺失的值呢？ 對於樣本量較大的缺失值，我們可以直接刪除，但如果樣本較小，則無法直接刪除，因為樣本量小可能會影響最終的分析結果。

對於小樣本，我們只能通過估計進行清理。

資料分析需要明確的資料就是本文介紹的重複值、異常值和缺失值，我們在清理資料時一定要注意這些無用的資料，只有這樣才能做好資料分析。 最後，我們提醒大家，在清理資料之前，一定要儲存好自己的原始資料，這樣我們才能對資料進行良好的備份。 記住，記住。

資料清洗是資料分析過程中非常重要的一步，其目的是保證資料的準確性、完整性和一致性，以便後續的資料分析工作能夠得到正確的結果。 為了保證資料清洗結果的準確性，可以進行以下幾個方面：

設定資料清洗規則：在進行資料清洗之前，需要根據資料分析的要求和特點制定相應的資料清洗規則，包括缺失值處理、異常值處理、重複值處理等，確保資料清洗工作符合統一標準。

仔細審查資料清洗結果：需要仔細審查資料清洗結果是否有遺漏或錯誤，並對清洗結果進行驗證，以確保資料的正確性。

利用多種資料分析方法：通過使用各種不同的資料分析方法對資料進行分析，可以進一步驗證資料清洗結果的準確性。

建立資料清洗日誌：建立資料清洗日誌，記錄所有資料清洗過程，包括資料來源、資料清洗規則、資料清洗結果和原始資料，有助於排查資料異常，追蹤資料問題的根本原因。

專業的技術支援：如果條件允許，您可以尋求專業的資料清洗機構或技術支援，以確保資料清洗工作的準確性和可靠性。

綜上所述，為了保證資料清洗結果的準確性，需要建立規範的資料清洗規則，進行認真的審查，採用多種分析方法，建立資料清洗日誌，尋求專業的技術支援。 只有這樣，我們才能真正保證資料清洗的效果，從而獲得正確的資料分析結果。

這方面有行業專家，我們可以去找他們解決這個問題，我們用的是無名企鵝。

資料清理（也稱為資料清理）用於檢測和更正（或刪除）記錄集、表或資料庫中不準確或損壞的記錄。 從廣義上講，資料清除或清除是指識別資料中不正確、不完整、不相關、不準確或其他有問題的部分，然後替換、修改或刪除該髒資料。

資料清理的意義：簡單來說，資料清理通常被認為是乙個無用的部分（不影響結果的不完整資料）。 但這是乙個有價值的過程，可以幫助企業節省時間並提高效率。

資料清理是發現和糾正資料檔案中可識別錯誤的最終過程，包括檢查資料一致性、處理無效值和缺失值等。 與問卷審查不同，輸入後資料清理通常由計算機而不是人類完成。

資料清理，顧名思義，是指發現和糾正資料檔案中可識別錯誤的最終過程，包括檢查資料一致性、處理無效值和缺失值等。 因為資料倉儲中的資料是面向主體的資料的集合，是從多個業務系統中提取出來的，包含歷史資料，所以難免有些資料是錯誤的資料，有些資料相互衝突，而這些錯誤或衝突的資料顯然是我們不想要的，這就叫做“髒資料”。 我們需要按照一定的規則“洗掉”“髒資料”，這就是資料清洗。

資料清洗的任務是過濾出不符合要求的資料，並將過濾結果提交給業務部門，確認是過濾掉還是被業務部門更正後再提取出來。 不符合要求的資料主要分為三類：資料不完整、資料錯誤和重複資料。 資料清洗不同於問卷審查，錄入後的資料清洗一般由計算機完成，而不是人工完成。

內容來自使用者：包習閣。

資料預處理資料清洗是去除錯誤和不一致資料的過程，當然，資料清洗不是簡單地用更新的資料來記錄，在資料探勘的過程中，資料清洗是第一步，即對資料進行預處理的過程。 資料清洗的任務是過濾或修改不符合要求的資料。 不符合要求的資料主要分為三類：資料不完整、資料錯誤和重複資料。

各種不同的挖掘系統專為特定應用領域的資料清理而設計。 包括：

1）檢測並消除資料異常。

2） 檢測並消除近似重複的記錄。

3）資料整合。

4） 特定於域的資料清理。

專案中的資料位於資料倉儲中，資料不完整、嘈雜且不一致。 資料清理過程會嘗試填充缺失值、消除干擾、識別異常值，並糾正資料中的不一致之處。 資料清洗的目的是為挖礦提供準確有效的資料，提高挖礦效率。

下面介紹資料清洗的流程，遵循雲平台的處理流程。

資料集中的資料有兩點：

1）如果資料中存在大量缺失值，我們通常會採取直接刪除的措施，但是在某些系統中，在ETL處理時，無法直接處理大量的缺失值。

2）對於比較重要的屬性，也會有少量的缺失值，資料完成後需要進行一系列的資料探勘。

針對這兩個資料不完整的特點，在資料清洗過程中，採用以下兩種方法填充資料：

1） 手動選擇具有相同常量屬性的缺失屬性值。

刪除重複項。

空值填充。 統一單位。

治療是否規範。

刪除不必要的變數。

是否對邏輯值進行了 bug 檢查。

是否需要引入新的計算變數。

是否需要排序。

是否執行主成分或因子分析。

等等，還有很多。

資料清洗是在輸入資料後需要對資料進行預處理的步驟，只有經過正確處理的資料才能輸入到資料探勘中。 而處理資料包括對資料數量和質量的處理。

包括新增或刪除與方法相關的缺失資料，具體步驟由您自己判斷，如果資料量很小，仍然堅持刪除，那是您自己的問題。

補充：拉格朗日插值或牛頓插值是常用的，也相當容易理解，屬於數學和物理的基礎知識。 （pandas 庫自帶拉格朗日插值函式，這個優點是資料在插值前也可以檢測出異常值，如果是異常的，那麼資料也被認為是需要插值的物件。

刪除：這很容易理解，即刪除對結果分析沒有直接影響的資料。

是否消除異常值取決於具體情況。

如問題 1 所示，重新插值為缺失值。

刪除包含異常值的記錄（這可能會導致樣本數量不足並更改原始分布）。

均值校正（前後兩個觀測值的平均值）。

綜上所述，該計畫還是可靠的。

人生苦短，好好學python

3 資料太多，有三種方法：整合、規範、轉換。

1）當資料分散時，意味著資料是從多個分散的資料倉儲中提取的，這可能會導致冗餘。這個時候需要做的是【資料整合】。

資料整合有兩個方面：

冗餘屬性識別矛盾實體識別。

屬性：對於冗餘屬性，我個人的理解是，有關聯的屬性是從不同的倉庫中調出並整合到新錶中，而新錶由於屬性太多而冗餘，因此可以依靠相關性分析來分析屬性A和屬性B之間的相關係數，以衡量乙個屬性包含另乙個屬性的程度。 等一會。

清理資料時，預處理階段主要執行兩項操作：

一種是將資料匯入到處理工具中。 一般來說，建議使用資料庫來構建執行次數單一的MySQL環境。 如果資料量較大（超過1000萬），可以使用文字檔案儲存+python操作。

二是看資料。 這裡分為兩部分：一是檢視元資料，包括字段說明、資料、表以及描述資料的所有其他資訊; 二是提取一部分資料，使用人工檢視，對資料本身有直觀的了解，初步發現一些問題，為後續處理做準備。

資料清洗是整個資料分析過程中不可或缺的一環，結果的好壞直接關係到模型效果和最終結論。 在實踐中，資料清洗通常佔分析過程的50%-80%。

清洗資料的方法有三種，分別是分箱法、聚類法和回歸法。

1.劃分盒子。

這是一種常用的方法，即所謂的分箱法，就是按照一定的規則把需要處理的資料放進盒子裡，然後對每個盒子裡的資料進行測試，根據資料中每個盒子的實際情況，採取處理資料的方法。

2.回歸法。

回歸方法使用函式的資料來繪製影象，然後對影象進行平滑處理。 回歸方法有兩種型別，一種是單線性回歸，另一種是多線性回歸。 單線性回歸就是為兩個屬性找到最佳直線，並能夠獲得從乙個屬性到另乙個屬性的最佳直線。

多線性回歸就是找到許多屬性並將資料擬合到多維表面，以便消除雜訊。

3.聚類方法。

聚類方法的工作流程比較簡單，但操作確實很複雜，所謂聚類方法就是將抽象物件分組到一組不同的集合中，並在集合中發現意想不到的孤立點，這些點就是雜訊。 這樣就可以直接發現噪音，然後將其消除。