ˋ＾ˊ〉-# 2.去除不需要的字段：这一步很简单，直接删掉即可，但强烈建议清洗每做一步都备份一下，或者在小规模数据上试验成功在处理全量数据，不然删错了会追悔莫及(写SQL的时候delete一定要配wher数据清洗一般先从重复值和缺失值开始处理重复值一般采取删除法来处理但有些重复值不能删除，例如订单明细数据或交易明细数据等6.2 缺失值处理缺失值首先需要根据实际情况定义可
数据清洗怎么做(一):准备工作拿到数据表之后，先做这些准备工作，方便之后的数据清洗。1. 给每一个sheet页命名，方便寻找2. 给每一个工作表加一列行号，方便后如何进行数据清洗1、对缺失值进行清洗一般来说，缺失值是最常见的数据问题，处理缺失值也有很多办法，我们需要按照步骤来做，第一就是确定缺失值范围：计算每个字段的缺失值比例，
1.数据分析数据分析是数据清洗的前提和基础，通过人工检测或者计算机分析程序的方式对原始数据源的数据进行检测分析，从而得出原始数据源中存在的数据质量问题。2.定义数据清洗的策我们需要借助工具，按照一定的规则清理这些脏数据，以确保后续分析结果的准确性。这个过程是数据清洗。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
?０? 在实际应用中，第2步和第3步的操作通常协同进行，在判断完维度相关性与重要性后，对想要保留的维度进行填充，最后对数据行进行必要的清洗，以避免可进行填充的有效字段在清洗时被剔除。一：数据清洗的简介数据清洗是数据分析中的一项重要任务，它是指对原始数据进行清理、校正、格式化和整理，以便将其转换为可用于分析的数据。数据清洗的目的是提高数据质量，以便更
