好處是自由。目前很多人想脫離現(xiàn)在的工作狀態(tài)，轉(zhuǎn)投數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，希望自己能有所建樹。找來(lái)找去，有人轉(zhuǎn)行或跨界成功，有人轉(zhuǎn)行或跨界失??；有的人生活質(zhì)量提高了，有的人還在人生的十字路口。很多人看到數(shù)據(jù)分析行業(yè)的就業(yè)前景和目前的人才需求，想轉(zhuǎn)行或者跨界到數(shù)據(jù)分析行業(yè)，但是對(duì)數(shù)據(jù)分析不太了解，顯得有些倉(cāng)促和迷茫。

數(shù)據(jù)Under analysis數(shù)據(jù)集合中通常包含大量數(shù)據(jù)，可能以不方便的格式存儲(chǔ)。因此，數(shù)據(jù)分析師需要確保數(shù)據(jù)的格式正確并且符合規(guī)則集。此外，合并來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)可能很棘手。數(shù)據(jù)分析師的另一項(xiàng)工作是確保獲得的信息是有意義的。數(shù)據(jù)稀疏和不一致的格式是最大的挑戰(zhàn)——僅此而已數(shù)據(jù)清理。數(shù)據(jù)清理是一項(xiàng)識(shí)別不正確、不完整、不準(zhǔn)確或不相關(guān)的任務(wù)數(shù)據(jù)，修復(fù)問(wèn)題，并確保所有此類問(wèn)題在未來(lái)都會(huì)自動(dòng)修復(fù)數(shù)據(jù)分析師需要花費(fèi)60%的時(shí)間進(jìn)行組織和清理

以下是一些最常見(jiàn)的數(shù)據(jù)有經(jīng)驗(yàn)的開發(fā)團(tuán)隊(duì)會(huì)采用的清理步驟和方法:處理丟失數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化過(guò)程驗(yàn)證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性刪除和復(fù)制數(shù)據(jù)處理結(jié)構(gòu)錯(cuò)誤以擺脫不必要的觀察。延伸閱讀:我們來(lái)深入探討三種精選方法。忽略數(shù)據(jù)中缺失的值是一個(gè)巨大的錯(cuò)誤，因?yàn)榇蠖鄶?shù)算法根本不接受它們。一些公司通過(guò)從其他觀察值外推缺失值或者完全丟棄具有缺失值的觀察值來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。

數(shù)據(jù)清洗的內(nèi)容包括:子集選擇、列名重命名、缺失值處理、數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換、異常值處理和數(shù)據(jù)排序。1.在數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中選擇子集，有可能數(shù)據(jù)的量會(huì)很大，但并不是每一列都有分析的價(jià)值。這時(shí)候就需要從這些數(shù)據(jù)中選取有用的子集進(jìn)行分析，提高分析的價(jià)值和效率。2.重命名列名在分析數(shù)據(jù)的過(guò)程中，有些列名和數(shù)據(jù)很容易混淆或歧義。

4.數(shù)據(jù) Type的轉(zhuǎn)換在導(dǎo)入數(shù)據(jù)時(shí)，python會(huì)強(qiáng)制轉(zhuǎn)換為對(duì)象類型，但是數(shù)據(jù)的這種類型不利于分析時(shí)的計(jì)算和分析。數(shù)據(jù) 清洗是指在數(shù)據(jù)文件中查找并更正可識(shí)別錯(cuò)誤的最后一個(gè)過(guò)程，包括檢查數(shù)據(jù)的一致性以及處理無(wú)效值和缺失值。與問(wèn)卷審核不同的是,數(shù)據(jù)錄入后的清理一般是由計(jì)算機(jī)完成，而不是人工完成。數(shù)據(jù) 清洗方法:一般來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)清理是精簡(jiǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)的過(guò)程，以刪除重復(fù)的記錄，并將其余的轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)的可接受的格式。

熟悉數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)的朋友都知道數(shù)據(jù)加工相關(guān)的工作時(shí)間占整個(gè)項(xiàng)目的70%以上。數(shù)據(jù)的好壞直接決定了模型的預(yù)測(cè)和泛化能力。它涉及許多因素，包括準(zhǔn)確性、完整性、一致性、及時(shí)性、可信度和解釋力。在真實(shí)的數(shù)據(jù)中，我們得到的數(shù)據(jù)可能含有大量的缺失值，可能含有大量的噪聲，也可能由于人工輸入錯(cuò)誤而出現(xiàn)異常點(diǎn)，這對(duì)于算法模型的訓(xùn)練是非常不利的。

數(shù)據(jù)清洗需要清理數(shù)據(jù)，輸入數(shù)據(jù)后需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，只有數(shù)據(jù)處理得當(dāng)。數(shù)據(jù)的處理包括數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量的處理。包括添加或刪除缺失數(shù)據(jù)的方法，具體步驟自己判斷。如果數(shù)據(jù)數(shù)量很少，那是你自己的問(wèn)題。補(bǔ)充:常用拉格朗日插值或牛頓插值，也是相當(dāng)容易理解的，屬于數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)。(熊貓庫(kù)自帶拉格朗日插值函數(shù)，這個(gè)優(yōu)點(diǎn)是數(shù)據(jù)可以在插值前檢測(cè)到離群點(diǎn)。如果是異常，那么數(shù)據(jù)也被視為要插值的對(duì)象)。

是否應(yīng)該消除異常值取決于具體情況。在問(wèn)題1中，被視為缺失的值被重新插值，含有異常值的記錄被刪除(這可能導(dǎo)致樣本量不足，改變?cè)瓉?lái)的分布)，平均值被修正(使用前后兩次觀測(cè)值的平均值)，綜上所述，第一種方案比較可靠。人生苦短，學(xué)不好python 3數(shù)據(jù)2，有三種方法:集成、規(guī)范和轉(zhuǎn)換。當(dāng)(1) 數(shù)據(jù)分散時(shí)，表示從多個(gè)分散的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中提取-。