【干货】利用deepseek进行数据清洗效果咋样？

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什么是数据清洗？

数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等，是数据预处理的一个重要环节，其目的是提高数据质量。

处理缺失值：

数据中可能存在某些字段的值缺失的情况。例如某数据字段为空。可以删除包含缺失值的记录，如果缺失值数量较少且对整体分析影响不大时可采用这种方法

处理重复值：

数据集中可能存在重复的记录，这会影响数据分析的准确性和效率。通过对数据进行查重操作，找出并删除重复的记录，只保留唯一的记录。

处理异常值：

异常值是指与其他数据明显不一致的数据点，可能是由于数据录入错误、测量误差或其他原因导致的。对于异常值，可以根据具体情况进行处理，修正错误的异常值、删除明显不合理的异常值或者将其作为特殊情况单独分析。

数据标准化：

将数据转换为统一的格式和标准，以便于进行分析和比较。如将日期格式统一为 “YYYY-MM-DD”，将不同单位的数值数据转换为相同的单位；将文本数据转换为统一的编码格式，如将所有的英文字母转换为大写或小写等。

数据关联一致性检查：当数据来自多个数据源或多个表时，需要检查数据之间的关联一致性。例如在一个包含客户信息和订单信息的数据库中，客户表中的客户 ID 和订单表中的客户 ID 应该是一致的，如果存在不一致的情况，需要进行修正。

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使用 AI 进行数据清洗

以一个销售数据表为例子，里面可能存在不标准的“脏数据”。结合DeepSeek进行数据清洗可以显著提升数据质量和分析效果。

把相关的表导入Deepseek后，下指令筛选出不合格数据：

Deepseek识别出来以下问题：

1. 缺失值

订单ID 1021：销售额为空。

2. 异常值

订单ID 1006：销量为1，但销售额为500，这可能是一个异常值，因为其他销量为1的订单（如1006、1025）的销售额明显较低。

订单ID 1009 和 1017：销量为0，销售额为0，这可能表示无效订单或数据录入错误。

3. 重复数据

订单ID 1029：出现了两次，商品G的销量和销售额完全相同，可能是重复录入。

4. 不一致的数据

商品E的销售额：订单ID 1006的销售额为500，而其他订单（如1012、1020、1028）的销售额较低，可能存在不一致。

处理方案

处理缺失值：

对于订单ID 1021，可以尝试填补缺失的销售额。例如，根据商品G的平均销售额进行填补。

处理异常值：

对于订单ID 1006，可以进一步调查是否为数据录入错误，或者根据商品E的平均销售额进行修正。

对于订单ID 1009 和 1017，可以考虑删除这些记录，或者标记为无效订单。

处理重复数据：

删除订单ID 1029的重复记录。

处理不一致的数据：

对于商品E的销售额，可以检查是否有其他数据支持订单ID 1006的销售额，或者根据其他订单的平均值进行修正。

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课程内容介绍

基础夯实阶段

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• Excel数据分析进阶：深入学习表格结构数据的处理技巧，掌握各类指标的应用、设计与分析，学会运用帕累托分析法、四象限分析法等业务分析方法，以及价值模型、漏斗模型等业务模型。
• 业财融合与财务数据分析：了解业务和财务的紧密联系，熟悉三大财务报表指标，学会资产负债分析、利润分析和杜邦分析，完成财务分析报告。

技能提升阶段

• 统计学与多维数据分析：系统学习统计学基础，涵盖描述性统计、统计分布、推断性统计等知识，学会运用ABtest分析运营方案。
• 数据库与数据管理：深入学习SQL数据库，掌握数据定义、操作、查询语言，学会单表和多表查询，运用各种函数解决实际问题。
• Python编程与应用：从Python编程基础学起，掌握数据类型、语法规则、控制流语句和自定义函数。深入学习Numpy数组分析、Pandas数表分析和数据清洗。

高级进阶阶段

• 数据挖掘与机器学习：学习数据挖掘基础内容，掌握相关分析、线性回归、逻辑回归等统计建模方法，了解模型评估和正则化技术。
• 深度学习与人工智能：探索深度学习之神经网络、AIGC生成式人工智能路线图，了解编码器、迁移学习和Transformer架构，掌握GPT技术架构与训练方法。

实战与就业保障阶段

• 大型项目实战：参与跨国企业完整数据分析实战案例，在项目现场专家的评审与1V1指导下，进行探索性实操，制作分析报告。
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适合谁学习？

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