如何根据数据特点选择合适的数据清洗方法？

东莞京雕教育科技有限公司2024-09-04

以下是根据数据特点选择合适的数据清洗方法的方式： **针对缺失值** - **数据缺失比例方面** - **缺失比例较小**：如果数据集中缺失值占比很低（如小于5%）且数据分布相对均匀，可采用删除法，直接删除含有缺失值的行或列，这样对整体数据的影响较小。例如，在一个大规模的市场调研数据集中，若某一非关键变量（如客户的备用联系方式）的缺失值较少，可直接删除这些缺失值所在的记录。 - **缺失比例较大**：当缺失值占比较大（如超过20%）时，删除法可能导致数据量大幅减少，此时可考虑使用插值法或均值/中位数/众数填充法。对于具有一定线性趋势的数据，线性插值法比较合适；若数据分布较为对称，可使用均值填充；若数据有偏态，则中位数填充更为合适。例如，在时间序列数据中，如果某时间段内的数据缺失较多，可根据前后数据的趋势进行插值填充。 - **数据类型方面** - **数值型数据**：对于数值型数据，均值、中位数填充法是常见的选择。如果数据的分布较为规则，还可以考虑使用基于回归的插值法，根据其他相关变量来预测缺失值。例如，在分析房屋价格数据时，如果面积数据存在缺失，可根据房屋的位置、房间数量等其他变量建立回归模型来预测面积的缺失值。 - **分类型数据**：分类型数据应使用众数填充，因为众数**了该分类变量中出现频率**高的类别。比如，在客户职业分类数据中，如果有部分职业信息缺失，可使用出现次数**多的职业类别来填充缺失值。 **针对异常值** - **数据分布方面** - **正态分布数据**：对于正态分布的数据，可采用基于统计分析的方法，通常将超出均值±3倍标准差范围的数据视为异常值。例如，在学生考试成绩数据中，若成绩服从正态分布，可据此标准来识别异常值。 - **非正态分布数据**：如果数据呈现非正态分布，箱线图法更为合适。因为箱线图不依赖于数据的分布形态，而是基于数据的四分位数来确定异常值的范围。例如，在分析**收益率数据时，由于其分布往往是非正态的，使用箱线图可以更有效地识别异常波动的点。