6、数据准备与探索：全面解析与实践

数据准备与探索：全面解析与实践

在数据分析的过程中，数据准备和探索是至关重要的环节。它能帮助我们处理数据中的各种问题，挖掘数据的潜在价值，为后续的建模和分析奠定坚实的基础。下面我们将详细介绍数据准备和探索的各个方面。

1. 数据清理

数据清理是数据准备的第一步，主要处理数据中的不一致性、缺失值、日期和时间等问题。

1.1 处理数据不一致性

在数据中，同一类别的值可能存在不同的表示方式，这会影响数据分析的准确性。我们可以使用 table() 函数手动检查数据中的模式，并进行修正。

employees_qual <- read.csv("employees_qual.csv")
# 查看原始数据
employees_qual
    Code    Qual
 1 15421 Masters
 2 15422     PhD
 3 15423     PhD
 4 15426     PhD
 5 15429     Phd

# 修正不一致的数据
employees_qual$Qual = as.character(employees_qual$Qual)
employees_qual$Qual <- ifelse(employees_qual$Qual %in% c("Phd", "phd", "PHd"), "PhD", employees_qual$Qual)

# 查看修正后的数据
employees_qual
    Code    Qual
 1 15421 Masters
 2 15422     PhD
 3 15423