ˇ０ˇ 数据清洗的主要包括：纠正错误、删除重复项、统一规格、修正逻辑、转换构造、数据压缩、补足残缺/空值、丢弃数据/变量。1. 纠正错误错误数据是数据源环境中经常出现的一类问题。数据点击蓝字关注我们数据清洗，主要处理的是缺失值、异常值和重复值、所谓清洗，是对数据集通过丢弃、填充、替换、去重等操作，达到去除异常、纠正错误、补足缺失的目的。本节先向大家介
还有类似于最近距离决定填补法、回归填补法、多重填补方法、K-最近邻法、有序最近邻法、基于贝叶斯的方法等。异常值通常被称为“离群点”，对于异常值的处理，通常使用的方法有下数据清洗怎么做(七):插补法随机插补法：从总体中随机抽取某几个样本代替缺失样本。多重填补法：包含m个插补值的向量代替每一个缺失值的过程，要求m大于等于20。
针对这两种不完整的数据特征，在数据清洗时采取了以下两种方式对数据填补：1) 将缺失的属性值用同一个常数替换，如“Unknown”。这种方式用于处理上述的第一种数据特征的数据，当然如果对于结果要求并不是特别大，且我们能通过数据找到规律的情况下，可以采用合理的方法自动填补空缺值。例如：可以根据身份证号码，自动判断人员的性别。常见的方法有平均值填
空缺值可以采用SPSSPRO中的缺失值处理处理路径：SPSSPRO——数据处理——缺失值处理——判断标准——处三.数据清洗配置1.探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA) 主要的工作是：对数据进行清洗，对数据进行描述(描述统计量，图表),查看数据的分布，比较数据之间的关系，培养对数据
数据清洗的几种常用手段数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据、重复数据，过滤与挖掘主题无关的数据，处理缺失值和异常值。缺失值的处理办法1、不处理通过商业智能，将数据分析人员从大量、简陋的数据图表分析中解放出来，通过数据仓库整合企业数据，采用商业智能(BI, Business Intelligence)报表工具实现美观清晰、模块化、动态更新的
