【数据清洗有什么方法】在数据分析过程中，数据清洗是确保数据质量、提高分析结果准确性的关键步骤。原始数据往往存在缺失值、重复记录、格式不一致、异常值等问题，这些都会影响后续的分析效果。因此，掌握有效的数据清洗方法至关重要。
以下是常见的数据清洗方法总结：
| 清洗方法 | 说明 |
| 处理缺失值 | 通过删除缺失行、填充平均值/中位数/众数或使用模型预测等方式解决数据缺失问题。 |
| 去除重复数据 | 检测并删除完全重复的记录，避免重复计算导致的偏差。 |
| 纠正格式错误 | 统一日期、时间、数字等字段的格式，如将“2023-01-01”和“01/01/2023”统一为一种格式。 |
| 处理异常值 | 通过统计方法（如Z-score、IQR）识别并处理偏离正常范围的数据点，可删除或修正。 |
| 标准化与归一化 | 对数值型数据进行标准化（如Z-score）或归一化（如Min-Max），使不同量纲的数据具有可比性。 |
| 文本清洗 | 去除特殊字符、停用词、大小写转换、分词等操作，适用于非结构化文本数据。 |
| 数据类型转换 | 将字符串类型的数字转换为数值类型，或对分类变量进行编码（如One-Hot编码）。 |
| 逻辑校验 | 根据业务规则检查数据是否符合逻辑，如年龄不能为负数，性别只能为男/女等。 |
通过以上方法，可以有效提升数据的完整性、一致性与准确性，为后续的数据分析和建模打下坚实基础。实际应用中，应根据数据特点和业务需求灵活选择合适的清洗策略。