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随着大数据时代的到来，数据已成为企业、政府等各个领域的重要资源，在数据收集、存储、传输和使用过程中，不可避免地会出现数据质量问题，如缺失、异常、重复等，数据清洗与处理成为数据分析和挖掘的重要前提，本文以某电商平台用户行为数据为例，探讨数据清洗与处理的方法和技巧，以提高数据质量，为后续的数据分析提供可靠的基础。
数据来源与预处理
1、数据来源
本文所采用的数据来源于某电商平台，包括用户的基本信息、购买行为、浏览记录等，数据量约为100万条，数据格式为CSV。
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2、预处理步骤
（1）数据导入与查看
将数据导入到Python环境中，使用pandas库进行数据查看，通过观察数据的基本统计信息，了解数据的分布情况。
（2）数据清洗
a. 缺失值处理：针对缺失值，采用以下方法进行处理：
①删除缺失值：对于缺失值较多的特征，可以考虑删除含有缺失值的样本。
②均值/中位数/众数填充：对于缺失值较少的特征，采用均值、中位数或众数进行填充。
b. 异常值处理：通过箱线图和描述性统计，找出异常值，对于异常值，采用以下方法进行处理：
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①删除异常值：对于异常值较多的特征，可以考虑删除含有异常值的样本。
②限制范围：将异常值限制在某个范围内，如3σ原则。
c. 重复值处理：使用pandas库中的duplicated()函数，找出重复值，并删除重复样本。
数据清洗与处理结果
1、缺失值处理结果
经过缺失值处理，删除含有缺失值的样本后，数据集样本量减少至80万条，采用均值、中位数或众数填充缺失值后，数据集样本量保持不变。
2、异常值处理结果
经过异常值处理，删除含有异常值的样本后，数据集样本量减少至78万条，将异常值限制在3σ范围内后，数据集样本量保持不变。
3、重复值处理结果
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经过重复值处理，删除重复样本后，数据集样本量减少至78万条。
本文以某电商平台用户行为数据为例，探讨了数据清洗与处理的方法和技巧，通过数据清洗与处理，提高了数据质量，为后续的数据分析提供了可靠的基础，在数据清洗与处理过程中，应注意以下问题：
1、针对不同类型的数据，采用不同的处理方法。
2、在处理缺失值和异常值时，应充分了解数据的背景和特征。
3、数据清洗与处理过程中，应保持数据的一致性和完整性。
数据清洗与处理是数据分析和挖掘的重要前提，通过有效的数据清洗与处理，可以提高数据质量，为后续的数据分析提供可靠的基础。
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