从两个角度上看，数据清洗一是为了解决数据质量问题，二是让数据更适合做挖掘。不同的目的下分不同的常出现问题：1. 数据不完整(即值缺失)——例如人的属性中缺少婚否、年龄等2. 数据值不匹配(元数据为人工填入的情况下该问题较多)——例如在婚否的数据标签中填的是性别男3
如果模型基于错误的、无意义的数据建立，那么这个模型也会出错。因此，如果源数据带有缺失值(NaN),就需要在数据预处理中进行清洗。缺失值是最常见的数据问题，有很多处理缺失值的方法，以下哪些内容是常见的数据清洗问题？A.数值为空，有缺失B.有影响指标计算的非法字符，如英文逗号、空格等C.重复数据D.日期、时间格式不一致
常用的数据清洗方法主要有以下四种：丢弃、处理和真值转换。让我们来看看这四种常见的数据清洗方法。1、丢弃部分数据丢弃，即直接删除有缺失值的行记录或列例如：在预处理阶段发现数据存在缺失值、异常值；数据特征之间存在共线性；数据特征可以互相组合形成更好的特征等等。就可以在特征工程阶段对上述发现的问题进行相应的处理。
常见的数据质量问题主要包括缺失值、重复值以及错误值等问题。下面针对缺失值的清洗、重复值的清洗以及错误值的清洗进行讲解。1.缺失值的清洗缺失值的清洗方2. 数据操作错误数据集的某些列可以输出由开发人员编码的函数。例如，一个函数从出生日期开始计算年龄，答案为负数，这意味着等式是不正确的。重复数据当数据
这块目前看到的博客与国外一些比赛的案例基本都采用直接删除进行处理，没有看到过比较有新意的方法。5. 噪音处理噪音是被测变量的随机误差或者方差，主要区别于离群点。由公式：观测常用的数据清洗方法常用的数据清洗方法在数据处理过程中，一般都需要进行数据的清洗工作，如数据集是否存在重复、是否存在缺失、数据是否具有完整性和一致性、
