一、这是什么
数据清洗包括缺失值处理、异常值识别、一致性核对与口径统一。
二、核心要点
- 先明确缺失机制再决定处理方式。
- 异常值要判断是错误还是真实极值。
- 清洗过程必须留痕可追溯。
三、为什么重要
「数据清洗与整理」属于数据收集板块的基础内容。再高级的分析也救不了糟糕的数据。这一部分解决"数据从哪来、可不可信"。
一句话记住它数据清洗包括缺失值处理、异常值识别、一致性核对与口径统一。
四、容易踩的坑
- 把异常值一律删除而不加判断。
五、相关联的术语
抽样调查、重点调查、无回答偏差、抽样框、典型调查。学习本课时，请把「数据清洗与整理」放在这组术语的关系网里理解，而不是孤立记忆。