好的，朋友们！今天咱们来聊聊数据界的“整容大师”和“侦探福尔摩斯”——不一致数据处理：模糊匹配与数据清洗技巧。 想象一下，你是一位国王，掌握着一个庞大的王国（数据库），但你的臣民（数据）却良莠不齐，有的衣衫褴褛（格式错误），有的口音古怪（拼写不一致），有的甚至冒充身份（重复记录）。你要如何治理这个王国，让它井然有序，欣欣向荣呢？ 这就要用到我们今天的主角：模糊匹配和数据清洗！ 第一幕：数据王国危机四伏 咱们先来看看王国里都有些什么“妖魔鬼怪”： 格式不统一的臣民: 日期有“2023-10-27”、“10/27/2023”、“Oct 27th, 2023”三种写法，让人摸不着头脑。电话号码有“138-0000-0000”、“13800000000”、“+86 138 0000 0000”各种变体。 口音古怪的臣民： “苹果”写成“苹菓”、“ピングル”、“apple”…虽然都知道是苹果，但计算机可不这么认为。 身份不明的臣民： 同一个客户，一会儿叫“李雷”，一会儿叫“Lei Li”，一会儿又叫“L. Lei”。 信息缺失的臣民： 有些臣民只登记了姓名，其他信息一概没有，简直就是 …
数据质量管理：数据清洗、去重与标准化方法
好的，各位数据玩家们，晚上好！🎉 今天咱们不开严肃的技术研讨会，而是来一场数据质量管理的“脱口秀”，聊聊数据清洗、去重和标准化这三位数据界的“美容师”。 想象一下，你辛辛苦苦收集了一堆数据，结果打开一看，好家伙，简直像刚从垃圾堆里捡来的：格式五花八门，信息残缺不全，重复数据满天飞。这种数据，别说用来做分析，光是看着就让人头大！🤯 所以，数据清洗、去重和标准化这三位“美容师”就显得尤为重要了。它们就像三把手术刀，能把这些“脏乱差”的数据，变成可以放心使用的“白富美”。😎 第一幕：数据清洗——给数据洗个“香香澡” 数据清洗，顾名思义，就是把数据里的“脏东西”洗掉。这些“脏东西”包括： 缺失值： 数据里空空如也的单元格，就像你精心准备的菜谱，突然发现少了关键的调味料。 错误值： 数据里明显不符合常理的值，比如一个人的年龄是200岁，或者一个产品的价格是负数。 异常值： 数据里偏离正常范围的值，比如在全国平均工资5000元的情况下，突然出现一个月薪100万的大佬。 格式错误： 数据格式不统一，比如日期格式有的是“YYYY-MM-DD”，有的是“MM/DD/YYYY”，看得人眼花缭乱。 不一致性 …