数据清洗
数据清洗（Data Cleaning），也称为数据净化，是指识别并纠正（或删除）数据集中的错误、重复、不完整、不一致或异常记录的过程。数据清洗是数据预处理的一个重要步骤，对于数据分析、数据挖掘和机器学习等任务至关重要，因为高质量的数据是获得准确、可靠分析结果的基础。
数据清洗的步骤通常包括以下几个方面：
缺失值处理：识别数据集中的缺失值，并根据情况选择填充缺失值、删除含有缺失值的记录或进行其他适当处理。
异常值检测：识别数据集中的异常值或离群点，并决定是将其修正、删除还是保留。
重复数据处理：识别并删除数据集中的重复记录。
数据一致性处理：确保数据集中的信息一致，例如，统一日期格式、缩写、度量单位等。
数据格式化：将数据转换成统一的格式，以便于后续处理和分析。
错误修正：更正数据中的错误，如拼写错误、数据输入错误等。
数据整合：合并来自不同来源的数据，确保数据的一致性和完整性。
数据清洗的原因包括：
提高数据质量：清洗后的数据更加准确、可靠，有助于提高数据分析的质量。
节省时间：清洗数据可以减少在数据分析阶段遇到的错误和问题，从而节省时间和资源。
降低风险：基于高质量数据做出的决策更可能产生预期的结果，降低业务风险。
数据清洗是一个迭代的过程，可能需要多次检查和处理才能达到预期的数据质量。在数据分析和大数据应用日益普及的今天，数据清洗成为了数据科学家和分析师日常工作的重要组成部分。
