powerbi数据清洗

Power BI 数据清洗主要是指在数据分析过程中对数据集进行预处理的过程，目的是提高数据质量，使其更适合后续的数据分析和可视化。这通常包括以下几个步骤：

1. **去除重复值**：检查并删除数据集中存在的重复记录，避免结果中包含多余的统计信息。

2. **处理缺失值**：识别并填充、删除或替换数据表中的空值（NaN）。可以根据业务规则、平均值、中位数或其他合适的方式填充缺失值；对于无法补全的数据，可以考虑删除含有大量缺失值的行或列。

3. **异常值检测**：找出不符合正常模式的数据点，可能是错误输入、测量误差或真实的离群值。可以选择删除、修正或标记这些异常值。

4. **数据类型转换**：确保所有数据都适合其预期的分析目的。例如，将文本字段转换为数字或将日期时间格式化一致。

5. **数据一致性检查**：如检查关联字段之间的关系是否正确，如外键约束等。

6. **数据标准化或归一化**：有时候需要将数值缩放到统一范围，以便比较。

7. **数据格式整理**：清理文本、日期和其他非结构化数据，使其更易于理解和分析。