在数据分析中，抽样采集的样本数据往往存在各种异常情况，如大量缺失，错误数据、重复数据等，直接影响数据分析效果使结果出现偏差，所以在数据分析之前要对样本数据进行必要的处理。
数据清洗
数据清洗是指发现并纠正数据存在的错误，主要包括缺失数据、错误数据和重复数据。
1、缺失数据
样本数据里的数据缺失是常见的现象，这其中有的是数据存储错误的原因，有的是原始数据本身就是缺失的，例如录入的信息不全，录入错误等，对于这些情况，要考虑缺失数据的重要性和缺失比例，严格谨慎加以处理，常用的处理方式有两种：
a、删除
分析缺失数据的重要性，如果不是关键字段内容缺失，同时缺失数据占样本数据比例不大，直接删除即可。
b、替换
经过统计分析，根据数据的取值分布，选择有相同属性的数据进行替换，例如众数、算数平均数、中位数*、最大值、最小值等有代表性的数据，这种方法简单、直观且有一定的依据。
还有一种情况的替换， 是针对某些重要数据的缺失，采用回归模型等算法对缺失数据进行预测，找出最近替代值。
2、错误数据
样本数据可能来源于不同的数据库，如果是人工收集或者来自客户填写，在内容和格式上很可能存在错误或异常，例如，销售额出现负数，年龄大于200的异常值，录入多余空格等等情况，都会使分析结果出现偏差，具体常见的数据错误有以下几种：
a、数据值错误
数据值存在错误，例如销量为负数、小数据位数不统一、拼写错误、逻辑错误等情况。
b、数据格式错误
格式错误常与人为输入有关，例如，半角全角字符、中英文字符存储错误，数据存储的编码错误，数据值头尾或中间有空格等。
c、数据类型错误
数据的存储类型不符合处理需求的，例如，日期型数据存储成数值型，数据值型存储为字符型等。
d、数据异常值
异常值错误是数据超出值域范围，数据出现的次数、频率过大或太小等情况，需要结合业务背景进行正确判断。
3、重复数据
由于不同的原因，数据中可能存在重复记录或重复字段，对于重复数据的处理需要与业务部门确认，判断其是否合理有效，一般的去重操作就是直接删除。
数据清洗的任务是过滤那些不符合数据分析要求和自身异常的数据，在实际场景中对数据的识别与清洗是一个复杂的过程，需要反复与业务部门进行分析确认，最终留下有价值的数据，保证分析结果符合业务实际需求。
注：众数、算数平均数、中位数的含义见数据分析基础—1.2 常用的数据分析指标与术语
