8、数据清洗与转换：提升数据质量的关键步骤

数据清洗与转换：提升数据质量的关键步骤

在当今的数据驱动时代，数据的质量直接影响着决策的准确性和效率。然而，现实世界中的数据往往存在不完整、嘈杂和不一致的问题。本文将深入探讨数据清洗和转换的相关技术，帮助你提升数据质量，为后续的数据分析和挖掘工作奠定坚实基础。

1. 数据清洗的重要性

现实世界的数据常常存在不完整、嘈杂和不一致的情况，这会导致数据不准确，影响后续的分析和决策。数据清洗（或数据清理）的目的就是填补缺失值、平滑噪声、识别异常值并纠正数据中的不一致性。

2. 处理缺失值的方法

在分析数据时，经常会遇到某些属性没有记录值的情况，例如客户收入。以下是几种处理缺失值的方法：
1. 忽略元组 ：通常在分类任务中，当类标签缺失时使用。但这种方法效果不佳，除非元组包含多个缺失值的属性，尤其是当每个属性的缺失值百分比差异较大时。
2. 手动填充缺失值 ：这种方法通常很耗时，对于有大量缺失值的大型数据集可能不可行。
3. 使用全局常量填充缺失值 ：将所有缺失的属性值替换为相同的常量，如“Unknown”或 -∞。但这种方法可能会使挖掘程序误认为这些值形成了一个有趣的概念，因此并不完全可靠。
4. 使用属性均值填充缺失值 ：例如，假设AllElectronics客户的平均收入为$56,000，使用这个值来替换收入的缺失值。
5. 使用与给定元组属于同一类的所有样本的属性均值填充缺失值 ：例如，在根据信用风险对客户进行分类时，用与