數據清洗

前言 資料的異常值識別和處理是資料分析中不可或缺的一環。異常值是指那些與資料集中的其他資料點顯著不同的資料點。它們可能由資料輸入錯誤、感測器故障或其他因素造成。如果這些異常值未被識別和處理，可能會導致資料分析結果的偏差，進而影響決策的制定。因此，資料分析師必須具備資料異常值識別和處理的能力，以確保資料的完整性和分析結果的可靠性。 2. 資料的異常值識別方法：統計方法和機器學習技術 在資料分析...

處理遺失資料是數據分析中的一個重要環節，也是一種精緻的藝術。遺失資料可能會導致分析結果的偏誤，因此需要採取適當的策略來處理。這些策略包括刪除遺失資料、填補遺失值、以及使用模型來預測遺失值。 刪除遺失資料是最簡單的策略，但可能會導致資訊的損失。填補遺失值是另一種常見的策略，可以使用固定值、平均值、中位數或眾數等方法來填補。然而，這種方法可能會引入額外的偏誤。 使用模型來預測遺失值是一種更複雜的策...