数据清洗准则案例
数据清洗是在数据分析过程中发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，它包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。在数据清洗过程中，有三个主要的准则可以帮助我们有效地清洗数据：行准则、列准则和唯一性准则。下面我们将通过一些具体的案例来展示这三个准则的应用。
行准则：检查空值和统计字段缺失
行准则主要关注行记录是否有空值，以及统计字段是否缺失。对于存在空值的列，我们可以选择删除该列，或者采用该列的平均值、高频词进行填充。对于统计字段缺失的列，我们需要跟提供数据方进行确认，如果缺失列对于分析的结果有影响，需要让数据方做补充。案例1：假设我们在分析一家电商的用户行为数据时，发现用户行为数据中的“浏览过哪些商品”这一列存在大量的空值。这时，我们可以选择删除这一列，或者采用该列的平均值进行填充。同时，我们也注意到“用户ID”这一统计字段不存在，这可能会影响到我们的数据分析结果，因此我们需要联系数据提供方，看是否能进行补充。
列准则：对不同数据类型的合法性检查
列准则主要是对不同数据类型的合法性进行检查。我们需要理解每列的数据含义，并检查数字列和字符串列的具体内容。案例2：在分析朝阳医院药品销售数据时，我们需要对数据类型进行检查。例如，我们发现“销售数量”这一列原本应该是数值类型，但在数据中却出现了一些非数值的字符。这时，我们需要对这一列进行清理，将非数值的字符替换为正确的数值。另外，我们还需要检查“销售日期”这一字符串列，确保日期格式的一致性。
唯一性准则：检查行记录是否重复
唯一性准则是指我们需要检查行记录是否重复。在数据清洗完成后，我们可以使用一些数据分析工具来进行去重操作。案例3：假设我们在分析一个网站的访问日志时，发现在同一分钟内有多条相同的访问记录。这时，我们需要对这些记录进行检查，看是否是由于数据采集的问题导致的重复记录。如果是重复记录，我们需要进行去重操作，确保每一条记录都是唯一的。
通过上述案例，我们可以看到行准则、列准则和唯一性准则是数据清洗过程中非常重要的准则。它们帮助我们有效地发现并纠正数据文件中的错误，提高数据的质量和分析结果的准确性。
