16、数据清理与预处理：保障数据质量的关键步骤

数据清理与预处理：保障数据质量的关键步骤

1. 数据质量问题的普遍性

即使我们能够控制数据来源，也难以始终保证数据质量。例如，电子传感器可能会偶尔返回虚假或错误的读数，还可能存在间歇性问题，导致数据出现缺失。此外，负责收集或合成数据的软件可能存在潜在的漏洞，这些漏洞可能会在很长一段时间内未被发现，从而产生不良数据。而且，我们常常从无法控制的外部来源获取数据，因此必须预料到数据中可能存在各种问题，在使用之前需要进行清理和预处理。

2. 数据管道中的清理与预处理

数据管道的基本模型是通过核心数据表示（CDR）将数据从一种格式转换为另一种格式。在这个基础上，我们可以扩展概念模型，加入多个转换阶段，用于清理、准备和转换数据。这些阶段可以包括任意数量的数据转换步骤，通过CDR连接各个模块化的数据转换阶段，构建灵活的数据管道。

graph LR
    A[导入代码] --> B[核心数据表示]
    B --> C[清理]
    C --> D[优化]
    D --> E[核心数据表示]
    E --> F[导出代码]

3. 识别不良数据的方法

识别不良数据有多种方法：
- 人工检查 ：早期可以在文本编辑器或查看器中直接查看数据，通过肉眼发现问题。这种方法适用于小规模数据集，能帮助我们快速了解数据的大致情况，但对于大规模数据集则不适用，且容易遗漏问题。
- 脚本检查 ：先手动分析一小部分数据，对其结构和格式