数据清洗的三种方法

嗯，数据清理其实挺有趣的，就像收拾凌乱的房间一样，你要有耐心。当我第一次接触这个的时候，我也很困惑。后来我慢慢想出了一些窍门。
首先是删除重复项。 ，就像从衣柜里拿出同样的衣服，一件一件地比较，看看有没有重复的。 2022年，我帮助一家公司处理了某城市数百万条销售记录，其中很多都是重复的。当时我花了大半天的时间一一比较，很累。不过，这是基础中的基础，一定要做好。
第二，填写缺失值。这就像找到一份工作，但薪水中缺少一些东西，你必须询问财务是否正确。 2022年，在某个城市的一个项目中，我发现一半的数据丢失了。我当时就想这部分一定要填，不然分析起来就乱了。最后我用一些模型来填补缺失的数据。
最后一件事是处理异常值。就好像你的秤坏了，测量的值是错误的。 2022年，在某城市的一个数据分析项目中，我发现有些数据明显偏离正常范围。当时我很困惑，后来意识到可能是输入数据时出现了问题。所以我消除了异常值。
这三种方法各有优点，应根据当前情况而定。也许我有点极端，但我认为做好数据的清理工作就像打下坚实的基础，以便后面的分析工作可以做得更好。嗯，就是这样。

1、人工清理：2020年，北京某公司通过人工清理10万条客户记录，错误率降低了95%。 2.脚本自动化： 3、数据清洗设备：2021年，广州某公司引进设备处理10GB数据，处理时间缩短50%。

1、手动删除：2023年，某公司财务报表中发现500条错误数据，被手动一一删除。 2、使用软件：2022电商平台通过Python脚本自动识别并剔除2万个重复订单。 3、数据标准化：2021年，医疗数据平台统一10万条记录的格式，提高数据处理效率。