数据清洗知识一览！你知道多少！
在数据分析中，数据分析获取是一个非常重要的事情，为了保证数据分析出一个很好的结果，需要一个干净的数据，干净的数据能够提高数据分析的效率，所以数据清洗以及数据清洗的对象就有着十分重要的地位了。
数据清洗是一个很重要的工作，通过数据的清洗，就能够统一数据的格式，这样才能够减少数据分析中对象存在的众多问题，从而提高数据的分析的效率。但是，同时只明确数据清洗的对象是远远不够的，我们还需要搞明白不同的数据清洗对象所对应的不同数据清理方法，这样才能做到“对症下药”“药到病除”！
一般来说，数据清洗的对象就是缺失值、重复值、异常值等。
下面将简要讲述一下数据清洗的对象以及对应的数据清理方法。
缺失值
所谓缺失值就是数据中由于缺少信息导致数据的分组、缺失被称为缺失值，存在缺失值的数据中由于某个或者某些数据不是完整的，对数据分析有一定的影响。
缺失值数据处理方法：对于样本较大的缺失值，我们可以直接删除，如果样本较小，我们不能够直接删除，因为小的样本可能会影响到最终的分析结果。对于小的样本，我们只能通过估算进行清理。
异常值
这里说的异常值就是指一组测试值中宇平均数的偏差超过了两倍标准差的测定值。而与平均值的偏差超过三倍标准差的测定值则被称为高度异常值。
异常值数据处理方法：对于异常值来说，我们一般不作处理，当然，这前提条件就是算法对异常值不够敏感。如果算法对异常值敏感了怎么处理异常值呢？那么我们就需要用平均值进行替代，或者视为异常值去处理，这样可以降低数据异常值的出现。
重复值
所谓重复值，顾名思义，就是重复的数据，数据中存在相同的数据就是重复数据，重复数据一般有两种情况，第一种就是数据值完全相同的多条数据记录。另一种就是数据主体相同但匹配到的唯一属性值不同。这两种情况复合其中的一种就是重复数据。
重复值数据处理方法：一般来说，重复数据的处理方式只有去重和去除两种方式，去重就是第一种情况的解决方法，去除就是第二种情况的解决方法。
一般来说，数据清理的工作就是去除数据中的异常值、缺失值以及重复值，这些无用的数据大家在清理数据的时候一定要注意，只有这样才能够做好数据分析，提高数据分析的效率。最后提醒大家，大家在清理数据之前一定要保存好自己的原始数据，并且针对不同的数据清洗对象采用不同的数据清理方法！
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