9、数据清洗与预处理：打造高质量数据集

数据清洗与预处理：打造高质量数据集

1. 数据清洗的重要性

在数据科学项目中，数据清洗是至关重要的一步。无论是在金融、医疗、零售还是其他领域，数据质量直接影响着模型的效果和业务决策的准确性。未经清洗的数据往往包含缺失值、异常值和重复数据，这些问题如果不加以处理，会导致模型训练不稳定，预测结果不可靠。因此，确保数据集的高质量是每个数据科学家的基本任务。

1.1 缺失值处理

缺失值是数据集中最常见的问题之一。处理缺失值的方法有很多，选择合适的方法取决于数据的具体情况。以下是几种常见的处理方法：

• 删除含有缺失值的记录 ：当缺失值比例较小且不影响整体数据分布时，可以直接删除这些记录。但这种方法可能导致数据量减少，影响后续分析。
• 填充缺失值 ：使用均值、中位数或众数填充缺失值。对于数值型数据，可以使用均值或中位数；对于分类数据，可以使用众数。此外，还可以使用插值法或基于模型的预测来填补缺失值。
• 标记缺失值 ：为缺失值创建一个新的类别或特殊标记，例如“未知”或“缺失”。

1.2 异常值检测与处理

异常值是指数据集中明显偏离正常范围的值，它们可能是由于数据录入错误、传感器故障或其他原因引起的。异常值的存在会影响模型的训练效果，因此需要对其进行检测和处理。常见的检测方法包括：

• 箱线图（Boxplot） ：通过绘制箱线图，可以直观地识别出异常值。通常将超出1.5倍四分位距（