Python數(shù)據(jù)預(yù)處理前，初始數(shù)據(jù)通常存在哪些問題？

在實際業(yè)務(wù)中，從各渠道獲取的初始數(shù)據(jù)大多是“臟”數(shù)據(jù)?！芭K”數(shù)據(jù)是指源系統(tǒng)中不屬于給定范圍、對實際業(yè)務(wù)無意義、格式非法、編碼不規(guī)范、業(yè)務(wù)邏輯模糊的數(shù)據(jù)。這種數(shù)據(jù)是低質(zhì)量的數(shù)據(jù)，存在著一系列的問題。下面為大家介紹一些常見的數(shù)據(jù)問題。

1.數(shù)據(jù)缺失

數(shù)據(jù)缺失是指屬性值為空的一類問題。這類問題主要是由采集、傳輸與存儲設(shè)備故障，數(shù)據(jù)延遲獲取或人為因素造成的。例如，用戶在參與問卷調(diào)研時，未婚用戶未填寫配偶姓名一欄的信息，學(xué)生用戶未填寫月收入一欄的信息，介意填寫個人隱私信息的用戶未上傳照片信息等。

2.數(shù)據(jù)重復(fù)

數(shù)據(jù)重復(fù)是指同一條數(shù)據(jù)多次出現(xiàn)的一類問題。這類問題主要是由人為重復(fù)錄人或傳輸設(shè)備故障造成的。例如，某平臺系統(tǒng)中錄入了兩個ID相同的用戶。

3.數(shù)據(jù)異常

數(shù)據(jù)異常是指個別數(shù)據(jù)遠離數(shù)據(jù)集的一類問題。這類問題主要是由隨機因素或不同機制造成的，需要先經(jīng)過判定再進行相應(yīng)的處理。

4.數(shù)據(jù)冗余

數(shù)據(jù)冗余是指數(shù)據(jù)中存在一些多余的、無意義的屬性。這些屬性可以根據(jù)另一組屬性推導(dǎo)出來，或者蘊含在另一組屬性中，又或者超出業(yè)務(wù)需求。例如，一組數(shù)據(jù)中同時包含月收入和年收入，而年收入可以直接根據(jù)月收入推導(dǎo)出來。

5.數(shù)據(jù)值沖突

數(shù)據(jù)值沖突是指同一屬性存在不同值的一類問題。此類問題常見于多源數(shù)據(jù)合并的場景。例如，身高屬性在一個數(shù)據(jù)源中對應(yīng)一組以cm為單位的數(shù)值，而在另一數(shù)據(jù)源中對應(yīng)一組以m為單位的數(shù)值。

6.數(shù)據(jù)噪聲

數(shù)據(jù)噪聲是指屬性值不符合常理的一類問題。這類問題主要是由硬件故障、編程錯誤、語音或光學(xué)字符識別程序識別錯誤等造成的。例如，一份顧客數(shù)據(jù)中記錄的用戶年齡為負數(shù)。

上述問題是數(shù)據(jù)分析或數(shù)據(jù)挖掘時比較常見的一些數(shù)據(jù)問題，這些數(shù)據(jù)問題會對數(shù)據(jù)分析或數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果產(chǎn)生一定的影響，這些數(shù)據(jù)只有被處理成“干凈”的數(shù)據(jù)之后，才可以應(yīng)用到數(shù)據(jù)分析或數(shù)據(jù)挖掘中。

除處理“臟”數(shù)據(jù)之外，初始數(shù)據(jù)的形式或內(nèi)容也需要做一些調(diào)整，以保證數(shù)據(jù)更加符合數(shù)據(jù)分析或數(shù)據(jù)挖掘的需求，為數(shù)據(jù)分析或數(shù)據(jù)挖掘做好準備工作。