数据分析师-数据分析师基础-数据清洗_数据质量评估与控制.docxVIP

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2024-09-26 发布于境外
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数据清洗基础

1数据清洗的重要性

数据清洗是数据分析和数据科学项目中至关重要的第一步。在真实世界的数据集中，数据往往包含错误、不一致、重复或缺失的值。这些质量问题会严重影响数据分析的准确性和可靠性。例如，如果一个数据集中存在大量缺失值，那么基于这个数据集的分析结果可能会产生偏差，因为缺失值可能代表了一种特定的模式或趋势。数据清洗的目标是识别并纠正这些问题，从而提高数据质量，确保后续分析的准确性。

1.1示例：处理缺失值

假设我们有一个关于学生考试成绩的数据集，其中包含一些缺失值。我们可以使用Python的pandas库来处理这些缺失值。

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