热线电话：13121318867

登录
首页大数据时代数据分析师如何进行数据清洗和预处理？
数据分析师如何进行数据清洗和预处理？
2024-04-26
收藏

在当今信息爆炸的时代，大量的数据被生成和收集。然而，原始数据往往存在缺失、错误、冗余等问题，这些问题会影响到数据分析师对数据进行准确和可靠的分析。因此，数据清洗和预处理成为了数据分析过程中不可或缺的环节。本文将介绍数据分析师如何进行数据清洗和预处理。

一：数据清洗

  1. 数据审查：仔细审查数据集，了解数据集的结构、变量类型以及是否存在缺失值、异常值等问题。
  2. 缺失值处理：识别和处理缺失值是数据清洗的关键步骤。可以选择删除包含缺失值的行或列，或者使用插补方法填充缺失值。
  3. 异常值处理：检查和处理异常值，通过使用统计方法或领域知识来确定异常值，并采取适当的措施进行处理，如替换为合理值或删除异常值。
  4. 重复值处理：识别和处理重复值，以避免对结果产生偏见。可以使用唯一标识符或特定变量来识别重复值，并决定是保留一个副本还是完全删除。

二：数据预处理

  1. 数据转换：对数据进行必要的转换，如归一化、标准化或对数变换，以确保数据符合模型的假设和要求。
  2. 特征选择：从原始数据中选择最相关和有用的特征。可以使用统计方法、领域知识或机器学习算法来帮助选择重要的特征，并剔除冗余或无关的特征。
  3. 数据集划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以便在构建和评估模型时使用独立的数据集。
  4. 数据编码：将分类变量转换为可供模型使用的数值表示，如独热编码或标签编码。

数据清洗和预处理是数据分析师不可或缺的技能之一。仔细审查数据、处理缺失值和异常值、去除重复值，以及对数据进行转换、特征选择和编码，都是确保数据分析结果准确性和可靠性的重要步骤。通过正确地进行数据清洗和预处理，数据分析师能够从原始数据中获得高质量的信息，为后续的数据分析工作提供坚实的基础。


CDA数据分析师考试相关入口一览（建议收藏）：

▷ 想报名CDA认证考试，点击>>>   “CDA报名” 了解CDA考试详情；

▷ 想加入CDA考试题库，点击>>> “CDA题库” 了解CDA考试详情；

▷ 想学习CDA考试教材，点击>>> “CDA教材” 了解CDA考试详情；

▷ 想查询CDA考试成绩，点击>>> “CDA成绩” 了解CDA考试详情；

▷ 想了解CDA考试含金量，点击>>> “CDA含金量” 了解CDA考试详情；

▷ 想获取CDA考试时间/费用/条件/大纲/通过率，点击 >>>“CDA考试官网” 了解CDA考试详情；

数据分析 异常值 缺失值 数据清洗 特征 重复值 数据集划分 特征选择

数据分析咨询请扫描二维码

上一篇数据分析师的职业生涯发展路径有哪些？
下一篇CDA 塑造未来职涯：构筑未来职业发展的数字基石
CDA考试动态
CDA报考指南
热门栏目
最新资讯
更多
Copyright © 2015-present 北京国富如荷网络科技有限公司 All Rights Reserved.
京ICP备11001960号-9   京公网安备 11010802034615号   经营许可证编号：京B2-20210330
客服在线
立即咨询