DeepSeek再好，还是得先进行数据清洗！

数据分析师的日常，有大半时间都在和数据"搏斗"。每当接到一份数据，第一反应往往是叹气：
“这数据质量…又得清洗半天。”
数据清洗就像是数据分析的"地基工程"，地基不牢，上层再漂亮也会坍塌。
如何才能高效清洗数据，让脏数据变干净，让分析结果更可靠？如果数据清洗不当，数据质量不佳，DeepSeek也难成大就？
今天，让我们通过这篇文章一起掌握数据清洗的要点。

当数据满身"灰尘"，清洗让它焕发光彩

小张刚接手一个数据分析项目，数据部门给他发来一份Excel表格。当他打开表格，脸色顿时变了：有些单元格是空的，有些数据明显不合逻辑，不同列的日期格式各不相同，还有很多明显重复的行…

这就是一线数据分析师的日常挑战。而数据清洗，就是解决这些问题的过程。

数据清洗是数据预处理的核心步骤，它通过筛选清除重复或多余的数据，补充缺失的数据，纠正或去除错误的数据，从而提升整体数据质量。一份干净的数据集，才能为后续的分析和决策提供可靠基础。

现在，让我们深入了解数据清洗需要解决的六大问题，以及应对这些问题的具体策略。

六大数据清洗问题，如何一一击破？

问题一：数据缺失值

当你打开一份数据集，发现很多单元格都是空的，这就是数据缺失问题。缺失值处理是数据清洗中最常见的任务之一。

缺失值处理的核心策略是先了解整体情况，再分类处理：

1. 计算每个字段的缺失比例，了解缺失严重程度
2. 不重要且缺失率高的字段可以直接删除
3. 重要字段则需要进行数据填充：
   • 用相似数据的平均值、中位数填充
   • 用业务知识推测填充
   • 用其他相关字段推导出来（如用身份证号推导年龄）

实际案例：一家电商分析用户购物