趋近智
数据清洗是指识别、纠正或移除数据集中错误、不一致和不准确之处的过程。可以将其视为使原始数据可用的必要第一步。如前所述,数据很少以完美状态出现。它通常包含可能扭曲分析或导致机器学习 (machine learning)模型表现不佳的问题。
数据清洗的主要目标是提高数据质量,确保您使用的信息准确、一致且可靠。当数据干净时,您可以对获得的数据洞察、生成的报告以及模型做出的预测更有信心。
我们正在寻找哪些问题?数据清洗过程中常见的问题包括:
NULL、NA 或 ?)。清洗过程包括检测这些问题(通常使用编程工具和目视检查),然后决定处理它们的最佳方式。这可能包括:
您可能会听到数据清洗被讨论为一个更大的范畴的一部分,即数据预处理。数据清洗确实是预处理的重要组成部分。预处理包含一套更广泛的任务,旨在为分析或建模准备数据,这些任务涵盖清洗,同时也可以涉及数据转换(例如数值缩放)或特征工程。在这个初始阶段,我们的重点完全放在清洗方面:修正原始数据本身固有的错误和不一致。
另外值得注意的是,数据清洗通常是一个迭代过程。您可能会根据初步检查来清洗数据,然后进行一些分析,之后发现需要重新审视清洗步骤的新不一致或问题。让数据真正准备就绪很少是一条完全线性的路径。
有效地清洗数据是非常重要的。没有这一步,任何随后的分析或建模都将建立在不稳定的基础上。
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