46、数据处理与分析：从采集到应用的全流程指南

数据处理与分析：从采集到应用的全流程指南

自动化数据采集的现状与挑战

自动化数据采集一直处于不断变化的状态，设计人员努力解决输入问题。它和其他计算系统一样，存在软件和硬件错误，但相比其他基于计算机的设置，它出现软问题（即系统看似正常运行，但无法提供预期结果）的可能性更高。当系统正常工作时，其输入的可靠性远超人类能力；然而，当软问题出现时，系统往往无法像人类一样识别问题，这可能导致数据集中包含更多平庸甚至错误的数据。

数据验证的重要性

在处理数据时，没人能确切知道大型数据库中具体包含什么。由于数据库规模巨大，查看所有数据几乎是不可能的。因此，在使用数据进行分析之前，必须对其进行验证，以确保数据至少接近预期。例如，在进行任何分析之前，应先去除重复记录，因为重复记录会对结果产生不公平的加权影响。

不过，需要明确的是，数据验证并不能保证数据完全正确，也不能确保数据都在预期范围内。它的主要作用是确保能够对数据进行分析，并合理预期分析能够成功。后续还需要对数据进行进一步处理，以获得所需的结果。

了解数据内容

手动检查数据有时是不可能的，因为观测值和变量的数量过多。而且，手动验证内容不仅耗时、容易出错，还非常枯燥。查找重复数据很重要，因为处理重复数据会增加计算时间，降低算法速度，并且可能导致错误结果，因为算法会认为重复出现的条目更重要。

以下是一个使用 Python 和 pandas 查找重复行的示例代码：

from lxml import objectify
import pandas as pd

xml = object