数据分析的数值处理是什么？这些处理方法才是数据分析师的基础

在检查数据集是否正确时，很容易发现需要处理的是空值和异常值。当数据集中出现空值时，可以一目了然地识别出来;当出现异常值时，需要根据经验判断，例如，数据类型的值过大、文本过长和不匹配。在接下来的数据认知步骤中，对指标进行统计汇总和分布观察，也有助于识别异常值。

一、数据分析的数值处理是什么——空值处理

空值。如果在常规摘要统计中可以忽略它，则可以忽略它。如果不能忽略，可以使用以下方法：

替换：使用平均值或模式替换它，或使用最接近的数据替换它。您需要仔细比较并找出此行中数据的其他值是否相似;

推断：利用模型与非空变量相结合，对空值进行推断、预测和计算，如：时间序列、回归模型等;

删除：为空值，不可处理，已确定影响后续计算分析，可考虑删除该行记录。如果你不确定它是否会影响你，你可以考虑暂时不处理它。

二、数据分析的数值处理是什么——异常值的处理

初步观察发现异常值：

在Excel中，可以通过过滤函数或删除重复值来观察数据列;

在SQL中，可以使用distinct来消除重复观测;

在Python中，您可以熊猫.drop复制()和其他方法。

垃圾数据或异常值可以用较少的方法处理。当数据记录占很大比重时，首先要找出数据异常的原因，并从源头上加以解决。当数据记录所占比例很小时，可以直接删除。

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