UX_Designer-用户体验研究方法-数据分析与洞察_金融数据分析与风险管理.docx

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数据清洗与预处理在金融数据分析中的应用

数据清洗与预处理是数据分析流程中至关重要的第一步，尤其是在金融数据分析与风险管理领域。金融数据往往复杂且包含大量不一致、不完整或错误的信息，这一步骤旨在确保我们用于分析的数据是准确、完整且一致的，从而提高后续分析的可靠性和有效性。

1数据清洗流程详解

1.1识别与处理缺失值

金融数据中的缺失值可能源于各种原因，如数据收集过程中的疏漏、数据传输错误等。处理缺失值的方法包括删除、填充常用值（如平均值、中位数）、使用预测模型填充等。

1.1.1代码示例：填充缺失值

假设我们有如下金融交易数据，其中包含一些缺失值：