数据清洗和预处理的流程

数据清洗和预处理是数据分析的重要步骤之一，其流程主要包括以下几个步骤：

1. 数据获取：从数据源获取原始数据，包括结构化数据（如数据库表、Excel文件）和非结构化数据（如文本、图片、音频等）。

2. 数据理解：对数据进行初步理解，包括数据的来源、格式、类型、特征、含义等，通过可视化和统计分析等方法，快速了解数据的基本情况。

3. 数据清洗：根据数据清洗的目标和需求，对数据进行筛选、处理、修复、删除、转换等一系列操作，去除数据中的异常、重复、错误、缺失等问题，使数据更加准确、可靠、规范化。

4. 数据集成：对多个数据源的数据进行整合和合并，形成一个完整的数据集。

5. 数据转换：根据数据分析和建模的需求，对数据进行转换和加工，例如将数据规范化、离散化、归一化、降维等，以提高数据的可处理性和分析效果。

6. 数据归约：对数据进行采样、抽样、压缩等处理，以减少数据的规模和复杂度，提高数据分析的效率和速度。

7. 数据集成和转换：对清理后的数据集成和转换，形成适合分析和建模的数据，例如将数据集成到一个数据库中，或将数据转换为特定格式。

8. 数据建模：根据数据分析和建模的需求，选择合适的算法和模型，对数据进行建模和分析，提取数据的特征和规律。

9. 模型评估：对模型进行评估和验证，检验模型的准确性和有效性，以确定模型的适用性和效果。

数据清洗和预处理的流程是一个迭代的过程，需要不断地进行调整和优化，以提高数据的质量和分析效果。

相关问题

数据清洗和预处理示意图

### 数据清洗和预处理流程图

数据清洗和预处理是一个复杂的过程，涉及多个阶段来确保数据的质量和一致性。以下是基于现有资料构建的数据清洗和预处理的典型流程图：

#### 1. 探索性数据分析 (EDA)

- **检查数据质量**
- 扔掉缺失值比例超过设定阈值（如30%）的列[^2]。

- **验证数据类型**
- 确认每列的数据类型是否正确，并执行必要的转换操作，比如将字符串形式的数值字段（例如货币金额、面积单位等）转化为浮点数或其他适当格式。

- **异常检测**
- 审核数值型特征的最大值和最小值范围，识别并移除不合理或极端偏离正常分布的数据记录。

- **可视化分析**
- 利用图表工具辅助理解数据特性，常用的图形包括直方图(`displot`)、子图布局(`subplots`)、热力图(`heatmap`)以及箱形图(`boxplot`)。

#### 2. 清洗过程

- **填补缺失值**
- 对于存在少量缺失项的重要属性，可以考虑采用均值填充法、中位数替换策略或是更高级别的插补技术来进行修复。

- **去除重复条目**
- 发现并删除完全相同的观测实例以防止后续建模过程中引入偏差。

- **统一编码标准**
- 针对分类变量实施标签映射或者独热编码(one-hot encoding)，以便更好地支持统计模型训练需求。

- **正则化/标准化变换**
- 应用于连续型输入特征上，通过缩放和平移调整其尺度至特定区间内，从而提高算法性能表现。

graph TD;
    A[探索性数据分析 EDA] --> B{检查数据质量};
    B -->|>30% 缺失率| C[丢弃该列];
    B -->|<=30% 缺失率| D[保留该列];
    A --> E[确认数据类型];
    E --> F[类型转换];
    A --> G{审核最大最小值};
    G --> H[合理范围内];
    G --> I[标记为异常];
    J[绘制各类图表] --- K(displot);
    J --- L(subplots);
    J --- M(heatmap);
    J --- N(boxplot);

    O[数据清洗] --> P[填补缺失值];
    O --> Q[去重];
    O --> R[统一编码];
    S[正则化/标准化] -.-> T[准备就绪的数据集];

此Mermaid语法定义了一个简单的流程图，描述了从初步评估到最终获得干净可用的数据集合的整体路径。请注意，在实际应用环境中，具体步骤可能会依据项目背景和个人偏好有所变化。

数据清洗和预处理时间

### 数据清洗和预处理所需时间

数据清洗与预处理在整个评分卡模型开发乃至整个机器学习模型开发过程中是非常重要的一部分，此过程非常耗时，所处理的问题虽然不复杂，但需要极大的耐心和毅力[^2]。

具体而言，在实际项目中，数据科学家通常会花费大约70%-80%的时间在数据准备阶段，其中包括数据收集、清洗、集成、转换以及规约等环节。对于数据清洗本身来说，其耗时取决于多个方面：

- **数据量大小**：大规模的数据集显然需要更多时间和资源来进行全面审查和修正。

- **质量问题严重程度**：如果原始数据存在较多错误或缺失，则修复工作将更加繁琐，进而延长周期。

- **业务逻辑复杂度**：某些领域可能具有特定规则约束，这增加了验证每条记录合法性的难度并影响进度。

- **可用工具和技术水平**：高效的知识工程工具可以加速异常检测流程；而自动化脚本能够显著减少重复劳动所带来的负担[^1]。

此外，为了确保最终获得高质量训练样本，还需要反复迭代优化方案直至满足预期目标为止。因此，很难给出一个确切的时间范围来描述这项工作的完成期限，因为不同场景下的具体情况差异很大。

import pandas as pd
from datetime import timedelta, datetime

def estimate_cleaning_time(data_size_mb, error_rate=0.1, complexity_factor=1.5):
    """
    估算基于给定参数的数据清洗大致所需时间
    
    参数:
        data_size_mb (float): 输入文件大小(MB)
        error_rate (float): 预估错误率，默认为10%
        complexity_factor (float): 复杂性因子，默认为1.5
        
    返回:
        str: 清洗预计消耗时间字符串表示形式
    """
    
    base_hours_per_gb = 2  # 基础估计值(小时/GB)，假设平均每GB需两小时处理
    total_mins = ((data_size_mb / 1024) * base_hours_per_gb * 60) \
                 * error_rate * complexity_factor
                
    delta = timedelta(minutes=int(total_mins))
    now = datetime.now()
    
    return f'预计将在{(now + delta).strftime("%Y-%m-%d %H:%M")}'