数据清洗和可视化分析
数据清洗和可视化分析是数据分析的重要环节，它们可以帮助我们更好地理解和利用数据。以下是这两个环节的一些具体步骤和方法。
1.数据清洗
数据清洗，也称为数据预处理，是数据分析过程中的一项关键任务。它的主要目标是处理、整理、纠正和过滤数据中的错误、不一致、缺失和冗余信息，以提高数据质量，从而提高数据分析和机器学习模型的性能。
数据清洗的一般步骤包括以下几个方面：
1.理解数据：整体上理解数据集中的的数据字段意义，需要理解数据集的数据类型：文本型，数值型，逻辑性，错误值。
2.选择子集：选择需要进行分析的数据集中的数据列，为避免干扰可对其他不参与分析的数列进行隐藏处理。
3.列名重命名：若数据集中出现同样列名称,或含义相同的两个列名,为避免干扰分析结果则需要针对某一个数据列的列名进行重命名。
4.删除重复值：删除数据中的重复数据值，注意只会保留重复数据的第一条数据。
5.缺失值处理：原始数据中可能会出现数据值缺失，即数据集中存在无数据的数据单元格。可以人工手动一次性补全缺失值：首先通过定位条件查找的方式,查找到缺失值。然后Ctrl选中所有缺失值,在公式输入框输入对应内容,使用Ctrl+Enter可补全选中的缺失值。
6.一致化处理：数据集中会存在某一个数据列的数据至标准不一致或命名规则不一致的情况，可以使用分列功能将不一致的数据列中的数据值进行拆分。
7.数据值函数应用：对列数据集中的数据进行筛选排序,升序,降序排列等函数的应用。
8.异常值处理：即数据处理模式,Split(数据分组)Apply(函数应用)Combine(组合结果)。
数据的组合结果,对清洗后的数据进行分析,应用到数据透视表。
需要了解的函数的应用公式Average,Sun,Max,Min,Date,If,Or,Countif。
通过函数IF,COUNT,FIND对职位名称进行数据处理,清洗出符合数据分析师岗位的数据集。
2.数据可视化
数据可视化是将数据以图形图像的形式呈现出来，它可以帮助我们更好地理解数据，发现数据中的模式和趋势。以下是几个常用的数据可视化方法：
1.饼图：用于展示各个部分在整体中所占的比例。
2.柱形图：用于比较不同类别的数量或比例。
3.线图：用于展示随时间变化的趋势。
4.词云图：用于展示文本数据中词汇的频率和重要性。
5.地图：用于展示地理位置相关的数据。
在Python中，可以使用Matplotlib和Pyecharts等库来进行数据可视化。
以上就是关于数据清洗和可视化分析的一些基本介绍和方法，希望对你有所帮助。
