数据清洗与处理技巧：从格式修正到缺失值处理

"数据分析基础课程的第3章主要讲解了数据处理，包括数据清洗、数据来源和数据修整三个部分。在数据清洗环节，重点介绍了数据一致性处理、缺失数据的处理以及删除重复记录的方法。数据一致性处理是确保同一字段数据格式的一致，如通过Excel的替换功能去除身高字段中的“cm”。对于缺失数据，提供了用样本均值替换、删除记录或临时删除的策略，并演示了使用Excel的定位条件查找并填充空值。删除重复记录则通过Excel的‘删除重复项’功能实现，以保持数据的唯一性。此外，数据加工还包括数据转换等操作，未在摘要中详细展开。" 在数据分析中，数据的处理是至关重要的步骤，它为后续的分析和决策提供准确的基础。本章节首先介绍了数据清洗，这是数据预处理的核心，旨在消除数据集中的错误、不一致和冗余。数据清洗包括三个方面： 1. 数据一致性处理：当数据从不同来源收集时，同一字段的数据格式可能不一致。例如，"身高"字段可能既有数字又有“cm”单位。通过Excel的替换功能，可以有效地去除非数字字符，统一数据格式。 2. 缺失数据的处理：数据中可能存在空值，这会影响数据分析的准确性。处理方法包括用样本的均值、众数或中位数填充，直接删除含有缺失值的记录，或者在分析时临时忽略这些记录。在Excel中，可以使用“定位条件”查找空值，并批量填充特定值，如将所有空的“年龄”字段设为“18”。 3. 删除重复记录：重复数据可能导致分析结果偏差。利用Excel的“删除重复项”功能，可以快速识别并删除数据表中的重复记录，确保每个数据实例的唯一性。 接下来，虽然没有详细展开，但数据加工还包括数据转换，这可能涉及数值类型转换、数据编码、数据归一化等多种操作，以满足特定分析需求，如将分类变量进行独热编码，或者将数值数据标准化以减小量纲影响。 这一章强调了数据预处理的重要性，通过有效的数据清洗和加工，可以提高数据分析的质量和可靠性，为后续的数据挖掘和建模打下坚实基础。