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第18章 创业（第5页）

10文档记录

-记录数据清洗和验证的步骤和决策，以便于后续的分析和审计。

11数据分析准备

-确保数据清洗和验证后的数据集适合进行分析，包括数据的结构、格式和内容。

通过以上步骤，可以确保数据的质量，为后续的数据分析和决策提供坚实的基础。

数据清洗和验证是一个迭代的过程，可能需要根据分析结果和业务需求进行多次调整和优化。

处理数据清洗中发现的异常值是确保数据质量的关键步骤。

异常值可能是由于数据录入错误、测量误差、数据损坏或其他原因造成的。

处理异常值的方法取决于异常值的性质和分析的目的。

以下是一些常见的处理异常值的方法：

1删除异常值

-如果确定某个值是由于错误或数据损坏造成的，可以考虑将其删除。

这种方法简单直接，但可能会导致数据丢失，特别是当异常值数量较多时。

2修正异常值

-如果异常值是由于明显的错误造成的，可以尝试修正这些值。

例如，如果一个数据点明显偏离其他数据点，可以将其更正为接近其他数据点的值。

3使用统计方法处理

-使用统计方法来处理异常值，如使用中位数、平均值或众数来替换异常值。

这种方法适用于异常值数量较少且对整体数据集影响不大的情况。

4使用数据变换

-对数据进行变换，如对数变换、平方根变换等，以减少异常值的影响。

这种方法适用于数据分布不均匀或存在极端值的情况。

5使用模型预测

-使用统计模型或机器学习模型来预测异常值的合理值，并用预测值替换异常值。

这种方法适用于数据集较大且异常值对模型影响显着的情况。

6分析异常值的来源

-在处理异常值之前，尝试理解异常值的来源。

这有助于确定是否应该删除或修正异常值，或者是否需要采取其他措施。

7保留异常值

-在某些情况下，异常值可能是由于真实的变化或罕见事件造成的，保留这些值可能对分析结果有重要意义。