数据挖掘数据清洗细则

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：

\[\text{缺失比例}=\frac{\text{缺失值数量}}{\text{总行数}}\times100\%\]

(3)根据比例制定策略（见原细则）。

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。

-操作步骤：

(1)计算非缺失值的均值或中位数（使用`mean()`或`median()`）。

(2)将缺失值替换为计算出的统计量。

-注意事项：均值易受极端值影响，中位数更稳健。

-众数填充：适用于分类数据，保留主要分布特征。

-操作步骤：

(1)计算每列的非缺失值的众数（使用`mode()`）。

(2)将缺失值替换为众数。

-注意事项：若众数唯一则适用，多众数需额外处理（如选择频率最高的）。

-KNN填充：利用最近邻数据特征进行插补，适用于高维度数据。

-操作步骤：

(1)选择合适的K值（通常3-10）。

(2)对于缺失值样本，计算与其他样本的欧氏距离。

(3)找到距离最近的K个非缺失值样本，取其均值/中位数填充。

-工具推荐：Python的`sklearn.impute.KNNImputer`。

（三）数据一致性校验

1.重复值检测：

-操作步骤：

(1)使用唯一标识符（如ID）检查全行重复：

```python

df.drop_duplicates(subset=['id'],inplace=True)

```

(2)按关键字段（如姓名、日期）检查局部重复：

```python

df.drop_duplicates(subset=['name','date'],keep='first',inplace=True)

```

2.重复值处理：保留第一条记录，删除后续重复记录。

-操作步骤：

(1)调用`drop_duplicates()`函数，设置`keep='first'`。

(2)确认删除后无关键业务逻辑冲突。

3.字符格式统一：

-操作步骤：

(1)日期格式统一：

```python

df['date']=pd.to_datetime(df['date'],errors='coerce')

```

(2)文本格式统一：

```python

df['text']=df['text'].str.strip().str.lower()

```

-注意事项：`errors='coerce'`将非法日期转为NaT，后续需处理。

（四）数据异常值处理

1.数值型异常值处理：

-使用IQR方法识别异常值：

-操作步骤：

(1)计算第一四分位数（Q1）和第三四分位数（Q3）：

```python

Q1=df['value'].quantile(0.25)

Q3=df['value'].quantile(0.75)

```

(2)计算IQR：

\[\text{IQR}=Q3-Q1\]

(3)确定上下限：

```python

lower_bound=Q1-1.5IQR

upper_bound=Q3+1.5IQR

```

(4)识别异常值：

```python

outliers=df[(df['value']<lower_bound)|(df['value']>upper_bound)]

```

-处理方法：

(1)删除异常值：

```python

df=df[(df['value']>=lower_bound)&(df['value']<=upper_bound)]

```

(2)替换为中位数：

```python

df['value']=df['value'].clip(lower_bound,upper_bound)

```

(3)分箱处理：将异常值归入特定区间。

2.分类数据异常值处理：

-操作步骤：

(1)统计每类的频率：

```python

df['category'].value_counts()

```

(2)删除或合并低频类别：

```python

threshold=10频率阈值

rare_categories=df['category'].value_counts()[df['category'].value_counts()<threshold].index

df['category']=df['category'].replace(rare_categories,'Other')

```

（五）数据标准化与转换

1.数值型数据标准化：

-Z-score标准化：

-操作步骤：

```python

fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler

scaler=StandardScaler()

df['value_std']=scaler.fit_transform(df[['value']])

```

-适用场景：数据分布近似正态分布。

-Min-Max标准化：

-操作步骤：

```python

fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler

scaler=MinMaxScaler()

df['value_norm']=scaler.fit_transform(df[['value']])

```

-适用场景：需将数据压缩到特定区间（如0-1）。

2.分类数据编码：

-One-Hot编码：适用于无序分类数据。

-操作步骤：

```python

df=pd.get_dummies(df,columns=['category'])

```

-LabelEncoding：适用于有序分类数据。

-操作步骤：

```python

fromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder

encoder=LabelEncoder()

df['category_encoded']=encoder.fit_transform(df['category'])

```

-注意事项：需明确类别顺序，避免引入虚假关系。

三、数据清洗质量评估

（一）清洗前后对比

1.描述性统计对比：

-操作步骤：

(1)清洗前统计各字段均值、标准差、缺失率等。

(2)清洗后重复统计，对比变化。

-示例对比表：

|字段|清洗前缺失率|清洗后缺失率|清洗前均值|清洗后均值|

|--------------|-------------|-------------|-----------|-----------|

|年龄|5.2%|0%|35.6|36.1|

2.可视化对比：

-操作步骤：

(1)绘制清洗前后的直方图对比。

(2)绘制箱线图对比异常值变化。

-工具推荐：Matplotlib、Seaborn库。

（二）清洗效果验证

1.逻辑校验：

-操作步骤：

(1)定义业务规则（如年龄>0，收入>0）。

(2)检查清洗后数据是否满足规则：

```python

assertdf['age'].min()>=0

```

2.交叉验证：

-操作步骤：

(1)使用清洗前数据训练模型，记录性能指标（如准确率）。

(2)使用清洗后数据重复训练，对比性能提升。

-示例指标对比：

|指标|清洗前|清洗后|提升率|

|--------------|--------|--------|---------|

|准确率|82.3%|86.5%|+4.2%|

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。

-示例日志模板：

```markdown

-日期：2023-10-27

-操作：缺失值填充

-字段：`city`

-方法：众数填充（众数='Beijing'）

-填充前缺失量：150

-填充后缺失量：0

```

2.处理大规模数据时，优先采用分布式清洗工具（如Spark）。

-示例Spark操作：

```scala

valdf=spark.read.csv("data.csv").na.fill("default")

df.write.save("cleaned_data")

```

3.定期重新评估数据质量，避免长期使用导致数据老化。

-建议：每季度对核心数据集进行一次全面清洗。

4.清洗过程中需保持数据一致性，避免引入新错误。

-示例：合并操作前后需核对字段含义是否一致。

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：

\[\text{缺失比例}=\frac{\text{缺失值数量}}{\text{总行数}}\times100\%\]

(3)根据比例制定策略（见原细则）。

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。

-操作步骤：

(1)计算非缺失值的均值或中位数（使用`mean()`或`median()`）。

(2)将缺失值替换为计算出的统计量。

-注意事项：均值易受极端值影响，中位数更稳健。

-众数填充：适用于分类数据，保留主要分布特征。

-操作步骤：

(1)计算每列的非缺失值的众数（使用`mode()`）。

(2)将缺失值替换为众数。

-注意事项：若众数唯一则适用，多众数需额外处理（如选择频率最高的）。

-KNN填充：利用最近邻数据特征进行插补，适用于高维度数据。

-操作步骤：

(1)选择合适的K值（通常3-10）。

(2)对于缺失值样本，计算与其他样本的欧氏距离。

(3)找到距离最近的K个非缺失值样本，取其均值/中位数填充。

-工具推荐：Python的`sklearn.impute.KNNImputer`。

（三）数据一致性校验

1.重复值检测：

-操作步骤：

(1)使用唯一标识符（如ID）检查全行重复：

```python

df.drop_duplicates(subset=['id'],inplace=True)

```

(2)按关键字段（如姓名、日期）检查局部重复：

```python

df.drop_duplicates(subset=['name','date'],keep='first',inplace=True)

```

2.重复值处理：保留第一条记录，删除后续重复记录。

-操作步骤：

(1)调用`drop_duplicates()`函数，设置`keep='first'`。

(2)确认删除后无关键业务逻辑冲突。

3.字符格式统一：

-操作步骤：

(1)日期格式统一：

```python

df['date']=pd.to_datetime(df['date'],errors='coerce')

```

(2)文本格式统一：

```python

df['text']=df['text'].str.strip().str.lower()

```

-注意事项：`errors='coerce'`将非法日期转为NaT，后续需处理。

（四）数据异常值处理

1.数值型异常值处理：

-使用IQR方法识别异常值：

-操作步骤：

(1)计算第一四分位数（Q1）和第三四分位数（Q3）：

```python

Q1=df['value'].quantile(0.25)

Q3=df['value'].quantile(0.75)

```

(2)计算IQR：

\[\text{IQR}=Q3-Q1\]

(3)确定上下限：

```python

lower_bound=Q1-1.5IQR

upper_bound=Q3+1.5IQR

```

(4)识别异常值：

```python

outliers=df[(df['value']<lower_bound)|(df['value']>upper_bound)]

```

-处理方法：

(1)删除异常值：

```python

df=df[(df['value']>=lower_bound)&(df['value']<=upper_bound)]

```

(2)替换为中位数：

```python

df['value']=df['value'].clip(lower_bound,upper_bound)

```

(3)分箱处理：将异常值归入特定区间。

2.分类数据异常值处理：

-操作步骤：

(1)统计每类的频率：

```python

df['category'].value_counts()

```

(2)删除或合并低频类别：

```python

threshold=10频率阈值

rare_categories=df['category'].value_counts()[df['category'].value_counts()<threshold].index

df['category']=df['category'].replace(rare_categories,'Other')

```

（五）数据标准化与转换

1.数值型数据标准化：

-Z-score标准化：

-操作步骤：

```python

fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler

scaler=StandardScaler()

df['value_std']=scaler.fit_transform(df[['value']])

```

-适用场景：数据分布近似正态分布。

-Min-Max标准化：

-操作步骤：

```python

fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler

scaler=MinMaxScaler()

df['value_norm']=scaler.fit_transform(df[['value']])

```

-适用场景：需将数据压缩到特定区间（如0-1）。

2.分类数据编码：

-One-Hot编码：适用于无序分类数据。

-操作步骤：

```python

df=pd.get_dummies(df,columns=['category'])

```

-LabelEncoding：适用于有序分类数据。

-操作步骤：

```python

fromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder

encoder=LabelEncoder()

df['category_encoded']=enco