数据清洗是指在数据分析或数据挖掘之前，对原始数据进行检查、处理和纠正的过程。其主要目的是确保数据的完整性、一致性和准确性，从而提高后续分析的质量。数据清洗包括识别并纠正数据文件中的错误，如缺失值、重复值、异常值等，并通过删除、替换或插补等方法来处理这些“脏”数据。
具体来说，数据清洗涉及以下几个步骤：
- 初步检查：对数据进行初步检查，识别出可能存在的问题，如缺失值、重复记录和异常值。
- 定义清洗策略：根据数据的特点和需求，制定相应的清洗策略和规则。
- 处理缺失值：缺失值的处理方法包括删除含有缺失值的记录或字段，或者使用插补法来填充缺失值。
- 去重：删除重复的数据记录，以避免在分析中产生偏差。
- 异常值检测与处理：识别并处理不符合正常分布的数据点，以确保数据的一致性和可靠性。
- 数据标准化和转换：将数据转换为统一的格式和尺度，以便于后续的分析和建模。
数据清洗的重要性在于它能够显著提高数据的质量，减少噪声和错误信息的影响，从而为数据分析和决策提供可靠的基础
声明：文章来源于网络，如有侵权请联系删除！