UX_Designer-用户体验研究方法-用户行为分析_用户行为模型构建.docx

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用户行为分析基础:数据清洗与特征工程

1数据清洗的重要性

数据清洗是数据分析流程中至关重要的一步，尤其是在用户行为分析中。用户数据往往来源于多种渠道，包括但不限于应用程序内的行为记录、网页点击流、社交媒体互动等，这些数据在收集过程中可能受到诸多因素的影响，如错误的记录、异常值、缺失值、重复信息等。数据清洗的目的就是处理这些不完整、不正确或不一致的数据，确保所使用的数据集尽可能准确和完整，从而提高分析模型的性能和可靠性。

1.1示例：处理缺失值

假设我们有一个用户登录时间的记录数据集，其中一些记录的登录时间是缺失的。我们使用Python的pandas