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数据清洗是数据分析的基础工作，其目的是从原始数据中提取有价值的信息，为后续的数据分析提供准确、可靠的数据支持，在数据清洗过程中，存在两个核心问题，即异常记录检测和缺失值处理，本文将深入探讨这两个问题，并提出相应的解决方案。
异常记录检测
异常记录检测是数据清洗过程中的重要环节，它旨在识别并处理数据集中的异常值，异常值的存在会对数据分析结果产生较大影响，甚至导致错误结论，以下是几种常见的异常记录检测方法：
1、箱线图法：箱线图是一种展示数据分布情况的图形工具，通过绘制数据的最大值、最小值、中位数和四分位数，可以直观地识别出异常值。
2、Z-Score法：Z-Score是一种基于标准差的异常值检测方法，通过计算每个数据点与平均值的差值除以标准差，来判断数据点是否为异常值。
3、IQR法：IQR（四分位数间距）法是一种基于四分位数的异常值检测方法，通过计算上下四分位数之差，确定异常值的范围。
4、K-means聚类法：K-means聚类是一种无监督学习算法，通过将数据划分为K个簇，找出每个簇的中心点，从而识别出异常值。
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缺失值处理
缺失值是数据集中常见的现象，处理缺失值是数据清洗的关键环节，以下是几种常见的缺失值处理方法：
1、删除法：删除含有缺失值的记录，适用于缺失值较少且对整体数据影响不大的情况。
2、填充法：用其他数据填充缺失值，包括以下几种方式：
（1）使用均值、中位数或众数填充：适用于数据分布较为均匀的情况。
（2）使用相邻值填充：使用相邻数据点的值填充缺失值，适用于数据波动较小的情况。
（3）使用插值法填充：通过插值法估算缺失值，适用于数据存在一定规律的情况。
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3、多重插补法：在多个数据集上进行插补，以提高数据的可靠性。
4、模型预测法：利用机器学习模型预测缺失值，适用于缺失值较多且数据复杂的情况。
数据清洗是数据分析的基础工作，异常记录检测和缺失值处理是数据清洗过程中的两个核心问题，通过合理运用异常记录检测和缺失值处理方法，可以确保数据清洗的质量，为后续的数据分析提供可靠的数据支持，在实际应用中，应根据数据特点和分析需求，选择合适的异常记录检测和缺失值处理方法，以提高数据分析的准确性和可靠性。
标签： #数据清洗的两个核心问题
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