Practica:数据清洗与分析

在数据科学领域，数据清洗与分析是至关重要的步骤，它为后续的数据挖掘、建模和决策支持奠定了基础。本实践项目“数据清洗与分析”旨在教你如何处理和理解实际数据集，这通常涉及到多种技术和工具的运用。我们将重点关注HTML标签在数据提取中的应用。 在加泰罗尼亚开放大学数据科学硕士的课程中，"类型学和数据生命周期"是一个关键主题，它涵盖了数据的获取、预处理、存储、分析和废弃等阶段。数据清洗是其中的核心部分，因为原始数据往往充满了错误、不一致性和缺失值，需要经过处理才能用于可靠的分析。 在HTML数据提取中，我们经常遇到的是网页数据，这些数据可能包含在各种标签结构中。例如，`<p>`标签用于段落，`<table>`标签用于表格，`<a>`标签用于链接等。使用诸如BeautifulSoup或Scrapy这样的库，我们可以解析HTML代码，定位到特定的标签以提取所需信息。在数据清洗过程中，这一步可能包括去除HTML标签、处理异常值和统一格式。 在数据清洗阶段，你需要掌握以下几个关键技能： 1. **数据质量检查**：对数据进行初步的探索性数据分析（EDA），识别出空值、重复值、异常值以及不一致的数据。 2. **缺失值处理**：对于缺失值，你可以选择删除、填充（如使用平均值、中位数、众数或插值方法）或者保留并进行特殊标记。 3. **异常值检测与处理**：使用统计方法（如Z-score、IQR规则）来识别并处理异常值，避免它们对分析结果产生扭曲影响。 4. **数据类型转换**：确保数据类型适合你的分析需求，比如将分类数据编码为整数或因子，或将日期字符串转换为日期对象。 5. **数据标准化与归一化**：根据需要对数值数据进行标准化或归一化，使其在同一尺度上，便于比较和建模。 6. **文本数据处理**：对于HTML标签，可能需要进行分词、去除停用词、词干提取和实体识别等操作，以便进一步分析。 7. **数据整合**：如果数据来自多个源，可能需要进行数据匹配和合并，解决不一致性。 8. **数据清洗验证**：完成清洗后，进行二次EDA，确保数据质量得到显著提升，且符合分析目标。 在"Practica-main"这个项目中，你将有机会实际操作这些步骤，通过处理HTML数据来学习和巩固数据清洗的技巧。记住，实践是检验理论的最好方式，通过实际项目，你可以更深入地理解数据清洗与分析在数据科学中的重要性，以及如何有效地应用这些知识来解决现实问题。