如何系统化清理数据以提高数据质量？

　　清理数据是数据预处理的关键步骤，目的是提高数据质量，确保后续分析和建模的准确性。以下是系统化的清理流程及方法，结合常见场景和注意事项：

1. 理解数据（探索性分析）

  • 目标：初步了解数据结构、分布和潜在问题。
  • 方法：
    • 查看数据概览：使用 df.head()、df.info()（Python/pandas）查看字段类型、缺失情况。
    • 统计描述：df.describe() 分析数值型数据的分布（均值、标准差、极值）。
    • 可视化检查：直方图、箱线图（检测异常值）、热力图（缺失值分布）。

2. 处理缺失值

  • 常见原因：数据未采集、传输错误、人为遗漏。
  • 处理方法：
    • 直接删除：
      • 删除缺失率高的列（如缺失 >70%）：df.drop(columns=['列名'])。
      • 删除含缺失值的行：df.dropna()（慎用，避免丢失过多数据）。
    • 填充缺失值：
      • 固定值填充：用0、均值、中位数、众数填充。
        df['列名'].fillna(df['列名'].mean(), inplace=True)
      • 前后值填充：时间序列数据常用 ffill 或 bfill。
      • 模型预测填充：使用KNN、随机森林等算法预测缺失值（如sklearn的KNNImputer）。
    • 标记缺失值：将缺失作为一个特殊类别（如“Unknown”）。

3. 处理重复数据

  • 检查重复：df.duplicated() 识别完全重复的行。
  • 处理方式：
    • 删除重复值：df.drop_duplicates()。
    • 注意：确认是否因数据采集错误导致重复（如订单重复提交）。

4. 处理异常值（离群值）

  • 检测方法：
    • 统计方法：
      • Z-Score：绝对值 >3 视为异常。
      • IQR法：超过 [Q1-1.5IQR, Q3+1.5IQR] 的范围。
    • 可视化：箱线图、散点图。
  • 处理策略：
    • 删除：df = df[(df['列名'] < upper_bound) & (df['列名'] > lower_bound)]。
    • 替换：用中位数或分箱处理（如将年龄分为“0-18, 19-30”等区间）。
    • 保留：在欺诈检测等领域，异常值可能是关键信息。

5. 数据格式化与标准化

  • 统一格式：
    • 日期格式：转换为 datetime 类型（pd.to_datetime()）。
    • 文本格式：统一大小写、去除空格、单位统一（如“kg”转“千克”）。
  • 标准化/归一化（适用于机器学习）：
    • 标准化（Z-Score）：(x - mean)/std，适用于数据方差较大时。
    • 归一化（Min-Max）：缩放到 [0,1]，适合图像处理等场景。
    • 工具：sklearn.preprocessing.StandardScaler 或 MinMaxScaler。

6. 文本数据清洗

  • 常见操作：
    • 去除特殊字符：使用正则表达式剔除URL、标点等。
      df['text'] = df['text'].str.replace(r'[^\w\s]', '', regex=True)
    • 停用词过滤：移除“的”、“是”等无意义词（中文可用jieba分词 + 停用词表）。
    • 分词与词干化：英文可用NLTK的PorterStemmer，中文用jieba。

7. 验证数据逻辑

  • 业务规则校验：
    • 数值范围：如年龄不应 >150。
    • 时间逻辑：订单日期不能晚于发货日期。
    • 外键约束：用户ID需在用户表中存在。
  • 处理方法：编写条件语句筛选错误数据，或使用断言（assert）检查。

8. 自动化工具推荐

  • 数据处理库：
    • Python：pandas、numpy（基础处理），pyjanitor（简化清洗代码）。
    • 大数据：PySpark（分布式处理）。
  • 数据质量工具：
    • Great Expectations：定义数据质量规则并自动验证。
    • OpenRefine：交互式清洗工具（适合非编程用户）。

9. 迭代与验证

  • 交叉检查：清理后重新运行 df.info()、可视化，确认无残留问题。
  • 业务方确认：关键字段（如金额、日期）需与业务团队核对逻辑。

示例场景

　　假设清理电商订单数据：

  1. 缺失值：填充“用户所在城市”为“未知”。
  2. 异常值：删除“订单金额”为负数的记录。
  3. 重复值：保留最新订单，删除重复订单ID。
  4. 格式化：将“下单时间”从字符串转为 datetime 类型。

注意事项

  • 保留原始数据：清理前备份，避免不可逆操作。
  • 权衡利弊：处理缺失/异常时需考虑数据量损失与业务需求。
  • 文档记录：记录清理逻辑，便于后续追溯。

　　通过系统化清理，数据将更干净、一致，为后续分析和建模奠定可靠基础。

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