数据清洗

尹成学院 2023-01-13 01:37:01

课时名称	课时知识点
数据清洗	数据清洗

...全文

83 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

数据清洗是整个数据分析过程的第一步，也是整个数据分析项目中最耗费时间的一步。数据清洗的过程决定了数据分析的准确性。随着大数据的越来越普及，数据清洗是必备的技能之一，本教程将较为完整地介绍利用python进行数据清洗的整个过程。即适合零基础的小白也可作为数据清洗大佬的复习指南。文章较长，干货较多，建议大家先收藏后观看，希望对大家有所帮助。

数据清洗，是整个数据分析过程中不可缺少的一个环节，其结果质量直接关系到模型效果和最终结论。在实际操作中，数据清洗通常会占据分析过程的50%—80%的时间。国外有些学术机构会专门研究如何做数据清洗，相关的书籍也不少。（美亚搜data cleaning的结果，可以看到这书还挺贵）我将在这篇文章中，尝试非常浅层次的梳理一下数据清洗过程，供各位参考。照例，先上图：预处理阶段预处理...

数据清洗包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值和转换数据格式等操作，以提高数据的准确性和可靠性。数据清洗通常是数据处理过程的一个必要步骤，它可以消除数据错误和噪声，并提高分析和建模的精度。总之，数据清洗是数据治理不可或缺的一环，它对于数据质量和准确性有着至关重要的影响。在实践中，数据清洗需要根据具体的数据集和业务需求进行调整和优化，以满足不同的数据处理和分析要求。因此，数据清洗需要进行不断的优化和改进，以适应不断变化的数据和业务环境。数据验证：确保数据集中的数据准确性和完整性。

在数据科学和机器学习领域，数据清洗和数据建模是两个至关重要的步骤。数据清洗是指通过一系列技术手段对原始数据进行处理，以提高数据质量和一致性。数据建模则是利用清洗后的数据构建数学模型，以便进行预测、分类或其他分析任务。高质量的数据是成功建模的基础，因此，数据清洗在数据建模过程中起着至关重要的作用。数据清洗是指通过检测和修正数据中的错误、缺失值和不一致性来提高数据质量的过程。数据清洗的目标是确保数据的准确性、一致性和完整性，从而为后续的数据分析和建模提供可靠的基础。

本文来自网易云社区数据清洗是将重复、多余的数据筛选清除，将缺失的数据补充完整，将错误的数据纠正或者删除，最后整理成为我们可以进一步加工、使用的数据。所谓的数据清洗，也就是ETL处理，包含抽取Extract、转换Transform、加载load这三大法宝。在大数据挖掘过程中，面对的至少是G级别的数据量，包括用户基本数据、行为数据、交易数据、资金流数据以及第三方的数据等等。选择正确的方式来清洗特征数据...

尹成的课程社区_NO_2

1

社区成员

1,571

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章