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数据挖掘数据清洗细则

一、概述

数据清洗是数据挖掘过程中的关键环节，旨在提高数据质量，确保后续分析结果的准确性和可靠性。本细则详细规定了数据清洗的步骤、方法和标准，以指导数据清洗工作的高效、规范执行。

二、数据清洗的主要步骤

（一）数据初步检查

1.数据完整性检查：确认数据集是否包含所有预期字段，检查是否存在缺失值。

2.数据类型检查：验证每列数据的类型是否正确（如数值型、文本型、日期型等）。

3.异常值初步识别：通过统计方法（如箱线图）初步识别可能的异常值。

（二）数据缺失值处理

1.缺失值统计：计算每列的缺失比例，决定处理策略。

-缺失比例低于5%：考虑删除该行数据。

-缺失比例介于5%-20%：采用均值/中位数/众数填充或模型预测填充。

-缺失比例高于20%：重新评估数据质量，考虑删除该列或补充外部数据。

2.填充方法选择：

-均值/中位数填充：适用于数值型数据，避免极端值影响。

-众数填充：适用于分类数据，保留主要分布特征。

-KNN填充：利用最近邻数据特征进行插补，适用于高维度数据。

（三）数据一致性校验

1.重复值检测：

-使用唯一标识符（如ID）检查全行重复。

-按关键字段（如姓名、日期）检查局部重复。

2.重复值处理：保留第一条记录，删除后续重复记录。

3.字符格式统一：

-统一日期格式（如YYYY-MM-DD）。

-统一文本格式（如去除空格、统一大小写）。

（四）数据异常值处理

1.数值型异常值处理：

-使用IQR（四分位数间距）方法识别异常值：

-下限：Q1-1.5IQR

-上限：Q3+1.5IQR

-处理方法：删除异常值、替换为中位数或进行分箱处理。

2.分类数据异常值处理：

-统计频率，删除出现频率极低的类别。

-重新归类：将低频类别合并为“其他”类别。

（五）数据标准化与转换

1.数值型数据标准化：

-Z-score标准化：

\[X_{\text{std}}=\frac{X-\mu}{\sigma}\]

-Min-Max标准化：

\[X_{\text{norm}}=\frac{X-\text{min}}{\text{max}-\text{min}}\]

2.分类数据编码：

-One-Hot编码：适用于无序分类数据。

-LabelEncoding：适用于有序分类数据。

三、数据清洗质量评估

（一）清洗前后对比

1.描述性统计对比：

-比较清洗前后的均值、方差、缺失率等指标。

2.可视化对比：

-使用直方图、散点图等可视化工具展示数据分布变化。

（二）清洗效果验证

1.逻辑校验：

-确保清洗后的数据满足业务逻辑（如年龄不小于0）。

2.交叉验证：

-对比清洗前后模型训练结果，评估数据质量提升效果。

四、注意事项

1.数据清洗需保留清洗日志，记录每一步操作及参数设置。

2.处理大规模数据时，优先采用分布式清洗工具（如Spark）。

3.定期重新评估数据质量，避免长期使用导致数据老化。

一、概述

数据清洗是数据挖掘过程中的关键环节，旨在提高数据质量，确保后续分析结果的准确性和可靠性。本细则详细规定了数据清洗的步骤、方法和标准，以指导数据清洗工作的高效、规范执行。数据清洗的目标是使数据符合分析要求，消除错误、不一致和缺失信息，从而提升数据挖掘模型的性能和可信度。

二、数据清洗的主要步骤

（一）数据初步检查

1.数据完整性检查：确认数据集是否包含所有预期字段，检查是否存在缺失值。

-操作步骤：

(1)列出数据集应包含的所有字段名称和类型。

(2)使用数据库查询或编程语言（如Python的Pandas库）统计每列的非空值数量。

(3)计算每列的缺失率，判断是否需要进一步处理。

2.数据类型检查：验证每列数据的类型是否正确（如数值型、文本型、日期型等）。

-操作步骤：

(1)查看每列的默认数据类型（如数据库字段类型或文件头信息）。

(2)抽取样本数据，检查实际值是否符合预期类型。

(3)如发现类型错误（如文本字段存储为数值），使用类型转换函数（如Pandas的`astype`）进行修正。

3.异常值初步识别：通过统计方法（如箱线图）初步识别可能的异常值。

-操作步骤：

(1)对数值型字段计算基本统计量（均值、中位数、标准差、最小值、最大值）。

(2)绘制箱线图，识别超出上下须的范围点。

(3)记录可疑异常值，后续需进一步验证。

（二）数据缺失值处理

1.缺失值统计：计算每列的缺失比例，决定处理策略。

-操作步骤：

(1)使用`isnull()`或`isna()`函数统计每列的缺失值数量。

(2)计算缺失比例：

\[\text{缺失比例}=\fr