1、缺失值处理

数据缺失是指数据集中存在空值或未记录的情况。常见的处理方法包括：

● 删除法：直接删除包含缺失值的记录，适用于缺失值占比很小的情况。

● 填充法：使用均值、中位数、众数或特定值填补缺失数据，保持数据集的完整性。

● 预测法：利用机器学习模型预测缺失值，提高填补的准确性。

2、异常值处理

异常值是指明显偏离正常范围的数据，可能由于输入错误或异常情况导致。处理方法包括：

● 统计法：利用均值和标准差确定异常值范围，剔除超出范围的数据。

● 箱线图法：通过箱线图识别和处理异常值。

● 聚类法：使用聚类算法，将数据分组，识别离群点。

3、重复数据处理

重复数据会导致分析结果偏差，需进行以下处理：

● 记录合并：将重复记录合并，保留唯一信息。

● 记录删除：删除重复记录，确保数据唯一性。

4、不一致数据处理

数据格式或单位不一致会影响分析，应进行标准化处理：

● 格式统一：将日期、时间等字段格式统一。

● 单位转换：将不同单位的数据转换为统一单位。

5、数据脱敏

为保护敏感信息，需对数据进行脱敏处理，如：

● 替换：将敏感信息替换为非真实数据。

● 加密：对敏感数据进行加密存储。

● 掩码：部分显示敏感信息，如将身份证号显示为“1234****5678”。

数据脱敏可有效保护个人隐私，防止敏感信息泄露。