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第287章 衣裙（第2页）
发现所有错误y但效率低下在大数据量的情况下y手工清洗数据几乎
是不可能的
?
2?自动清洗x自动清洗是通过专门编写的计算机应用程序来进行数据
清洗这种方法能解决某个特定的问题y但不够灵活y特别是在清理过
程需要反复进行时?一般来说，数据清理一遍就达到要求的很少?y程序
复杂y清理过程变化时工作量大而且y这种方法也没有充分利用目前
数据库提供的强大的数据处理能力。
数据清洗主要是对缺失值重复值异常值和数据类型有误的数据
进行处理y数据清洗的内容主要包括四点
?
1?缺失值处理由于调查编码和录入误差y数据中可能存在
一些缺失值y需要给予适当的处理常用的处理方法有x估算
整例删除变量删除和成对删除
?
2?异常值处理根据每个变量的合理取值范围和相互关系y检
查数据是否合乎要求y发现超出正常范围逻辑上不合理或者相
互矛盾的数据。
数据清洗主要是对缺失值重复值异常值和数据类型有误的数据
进行处理y数据清洗的内容主要包括四点
?
3?数据类型转换数据类型往往会影响到后续的数据处理分析
环节y因此y需要明确每个字段的数据类型y比如y来自a表的
学号是字符型y而来自b表的字段是日期型y在数据清洗的时候
就需要对二者的数据类型进行统一处理
?
4?重复值处理重复值的存在会影响数据分析和挖掘结果的准
确性y所以y在数据分析和建模之前需要进行数据重复性检验y
如果存在重复值y还需要进行重复值的删除。
在进行数据清洗时y需要注意如下事项x
?
1?数据清洗时优先进行缺失值异常值和数据类型转换的操作y最后进
行重复值的处理
?
2?在对缺失值异常值进行处理时y要根据业务的需求进行处理y这些
处理并不是一成不变的y常见的填充包括x统计值填充?常用的统计值有
均值中位数众数?前后值填充?一般使用在前后数据存在关联的情
况下y比如数据是按照时间进行记录的?零值填充。
在进行数据清洗时y需要注意如下事项x
?
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