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数据清理和
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数据清理和转换
数据规范化
1. 消除数据冗余:识别并删除重复或不必要的记录和字段,减
少数据存储空间和提高处理效率。
2. 格式标准化:将数据字段转换为一致的格式,例如日期、货
币、度量单位,便于比较分析和机器学习模型训练。
3. 数据类型转换:根据业务需求将数据字段转换为合适的类型
,例如数字、字符、布尔值,确保数据完整性和计算的一致性
。
数据去重
1. 唯一性识别:确定数据的唯一标识符,例如客户 ID 或订单
号,作为去重的依据。
2. 重复数据检测:使用算法或表连接技巧识别和标记重复记录
,以便进行后续处理。
3. 去重策略:根据业务规则确定保留或删除重复记录的策略,
例如保留最新记录或根据特定字段进行去重。
数据清理和转换
1. 缺失值识别:识别并标记缺失或无效的数据点,以备后续插补。
2. 插补方法选择:根据缺失值类型和分布选择合适的插补方法,例如均值、中位数
、众数或模型预测。
3. 插补结果验证:使用统计方法或数据验证规则验证插补结果的准确性和合理性,
避免引入误差。
数据变换
1. 数据聚合:将数据分组和汇总,生成汇总统计信息,例如平均值、总和或比率。
2. 数据派生:根据现有数据字段计算出新字段,例如日期差值、销售预测或客户细
分。
3. 数据泛化:通过数据离散化、分箱或聚类将连续值或分类值转换到更抽象的层次
,增强数据的可理解性和可视化。
数据插补
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