为分析清理数据涉及识别和修复原始数据中的问题，以确保准确性和一致性。第一步是处理缺失数据。您可以删除不完整的记录，也可以使用均值/中位数插补等方法填充空白。例如，在 Python 的 pandas 库中，df.dropna() 删除具有缺失值的行，而 df.fillna(mean_value) 替换它们。选择取决于数据集的大小以及缺失数据的影响。接下来，删除重复项以避免分析出现偏差。诸如 pandas 的 df.drop_duplicates() 之类的工具可以帮助消除重复的条目。例如，销售数据可能由于系统错误而具有重复的交易，如果不加以处理，会夸大收入数据。最后，检查无效值，例如负年龄或无意义的日期，并使用特定于领域的规则或通过交叉引用可信来源来纠正它们。
标准化数据格式可确保统一性。日期、货币和分类值通常在原始数据中有所不同。例如，使用 pandas 的 to_datetime() 将所有日期字符串转换为 YYYY-MM-DD 格式，可避免解析错误。诸如国家/地区名称（“US”、“USA”、“United States”）之类的分类数据应映射到单个标准。正则表达式或字符串函数可以修复文本字段中的拼写错误。另一个常见问题是不一致的单位，例如在重量数据中混合使用公斤和磅。将所有值转换为单个单位可以防止分析过程中的错误计算。对于数值数据，可能需要缩放或标准化（例如，使用 sklearn.preprocessing.StandardScaler）以确保可比性。使用四分位距 (IQR) 等统计方法或领域知识来处理异常值，例如，限制财务数据中不切实际的交易金额。
清理后，验证数据集以确保正确性。检查数据类型（例如，确保数字列未存储为字符串）并验证范围（例如，年龄不应为负数）。Python 或 SQL 中的自动脚本使该过程可重复。例如，PySpark 作业可以通过过滤异常值、强制执行模式和记录错误来清理大型数据集。记录每个步骤可确保透明度，并且清理后的验证检查可确认是否已准备好进行分析。诸如 Great Expectations 之类的工具或自定义单元测试可以自动进行验证，从而减少人工监督。例如，测试可以断言所有时间戳都落在预期的日期范围内。通过系统地解决这些问题，开发人员可以确保数据对于报告、机器学习或商业智能仪表板等下游任务是可靠的。