商业分析 - 数据清洗流程

数据清洗，也称为数据净化或数据擦洗，是数据管理中一个重要的过程，它需要通过纠正数据和修复数据一致性来发现和清理数据，以提高其整体质量。其目的是确保数据对于分析来说是正确、完整和可靠的。

本文详细描述了数据清洗的过程，如何清洗数据以及数据清洗的必要步骤。

步骤 1：数据分析

数据分析通过审查每列适合的数据类型来确保数据的结构、内容和质量。

步骤 2：删除重复项和无关数据

从数据集中删除重复或无关的记录。这些重复记录增加了数据集的数据冗余，这会不必要地增加数据长度并导致数据分析错误。

步骤 3：修复结构性错误

结构性错误是由于数据集的布局和格式造成的，例如命名约定、错别字、日期格式或标签错误的组或类别。这些不一致可能会导致类别或类别的标签错误。

例如 - 您可能会看到“N/A”和“不适用”同时出现，但它们应该被视为同一类别。一些日期的格式为 MM/DD/YYYY，而另一些日期的格式为 DD/MM/YYYY。标准化这些日期格式可以提供一致性并避免分析错误。

步骤 4：数据转换

将数据转换为适合分析的格式或结构。它包括数据聚合、透视和派生新变量。

步骤 5：过滤不需要的异常值

异常值是数据集中与其他观察结果明显偏离的数据点。异常值可能反映测量变异性或表明实验误差，有时会从数据集中删除。

步骤 6：处理缺失数据

数据集中缺失的值使得分析变得困难，因此不能忽略它，应该妥善处理，因为某些算法在处理数据集中缺失的值时无法接受。缺失数据可以处理为

• 删除 - 删除具有缺失值的整个记录；这种方法可能会丢失数据，因此用户在删除数据之前应该小心。
• 插补 - 使用基于观察值的平均数据值填充缺失值；这种方法会影响数据完整性，因为平均值的假设并非实际值。
• 标记 - 为以后的分析中的特殊处理标记缺失值。
• 处理空值 - 有效地处理空值。

步骤 7：验证您的数据

数据清洗的这一阶段通过回答以下问题来验证数据集中的数据值：

• 数据有价值吗？
• 它是否包含适当的格式？
• 它是否没有错误并满足组织的需求以提供所需的结果？

有效的数据清洗对于确保后续数据分析或机器学习模型的有效性和可靠性至关重要。