《数据清洗技术》课件

《数据清洗技术》PPT课件通过本课件，我们将深入探讨数据清洗的重要性、步骤、技术、工具以及各种数据类型的清洗方法让我们一起来了解数据世界的美妙！什么是数据清洗？数据清洗是指处理和修复数据集中的错误、不一致以及缺失值的过程它是数据分析中必不可少的一步，确保数据的准确性和可信度数据清洗的重要性数据准确性决策依据模型建立123清洗数据可以消除错误和清洗后的数据可被用于决清洗后的数据有助于构建不一致，提高数据准确性策制定及业务分析准确、可靠的预测模型数据清洗的步骤数据收集和输入1收集原始数据并转化为可用的数据格式数据预处理2处理缺失值、异常值以及重复数据数据探索和可视化3通过图表和可视化工具分析数据的分布及关系数据清洗的技术标准化和归一化异常值处理将数据转化为统一的比例和范围识别和处理与其他数据明显不同的异常值数据转换数据筛选和过滤转换数据格式以适应分析需求根据特定条件筛选出所需的数据数据清洗的工具开源工具1例如的和Python pandasOpenRefine商业工具2例如和SAS DataQuality IBMInfoSphere DataStage可视化工具3例如和Tableau PowerBI缺失值的处理方法删除缺失值插值填充12删除包含缺失值的行或列使用其他值的平均数或插值方法填充缺失值建模预测3通过建立模型预测缺失值异常值和离群值的处理方法删除异常值修正异常值12删除与大多数数据明显不同的异常值通过更合理的值替换异常值离群值检测3使用统计方法或机器学习算法检测离群值。