種類：
1.通過對資料區間進行限定，排除明顯異常的資料
2.通過系統的內部邏輯結構查詢不符合格式的資料
3.通過建立匹配規則，匹配不統一的資料
通過將資料規範化，將髒資料中合格的部分篩選出來，如：將日期資料2020-01-01規範化，可以篩選出年份、月份、日期
資料之間應該有關聯性，通過相互關聯的資料可以將髒資料定位
如：銷售資料**現了一筆非常大的交易額，若想檢視它是否正常，
應當把交易額與客戶姓名、購買日期、訂單號、單價等相關聯，
當查詢這個異常的髒資料時就可以十分清楚的定位到相關資訊，看是否正常。
資料分析處理（五）
id點菜次數最多 import numpy as np import pandas as pd 匯入pandas用於 操作 import xlrd 匯入xlrd用於獲取乙個 裡多個sheet from matplotlib import pyplot as plt 匯入pyplot用於繪圖 from...
資料分析處理（八）
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資料分析入門 如何訓練資料分析思維？
發布。我們在生活中，會經常聽說兩種推理模式，一種是歸納 一種是演繹，這兩種思維模式能夠幫助資料分析師完成原始的業務邏輯積累，在此基礎上快速定位業務問題，提公升分析效率，但是對於剛入門的資料分析師，在專案經驗不足的前提下，如何快速完成專案的分析報告？這裡引進一種外展推理的思維模式，方便入門分析師的完成...