UX_Designer-用户体验研究方法-数据分析与洞察_统计学在数据分析中的应用.docx

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数据清洗与预处理

1引言

在实际的数据分析项目中，数据往往不是干净的或者可以直接用于分析的。数据清洗与预处理是数据分析流程中的关键步骤，它确保数据的质量，提升数据分析的有效性和准确性。这一环节包括了处理缺失值、异常值、重复数据，以及进行数据转换和标准化，是确保后续统计分析和建模能够顺利进行的基石。接下来，我们将通过具体的例子，探讨如何执行这些操作。

2处理缺失值

数据中的缺失值可能来源于数据收集过程中的疏漏、记录错误等情况。缺失值的存在会直接影响到分析结果的准确性和可靠性。Python中的pandas库提供了多种方法来处理缺失值。

2.1示例代码