数据清洗的核心：缺失值、异常值与重复值处理策略
在数据分析和建模的初始阶段，数据清洗是保障数据质量与后续结果可信度的基石。这一过程并非简单剔除“脏数据”，而是针对数据集中的缺失值、异常值及重复值，通过判别、修正与转换，形成可靠、一致的数据基础。处理方式的选择直接关系到特征工程的有效性与模型性能的稳定性，需结合业务逻辑与计算场景审慎决策。
一、缺失值的处理思路
数据缺失通常表现为记录丢失或字段值空缺。数据库中的Null、Python中的None或Pandas中的NaN均属常见缺失标识，需注意空字符串有实体类型，不同于无数据类型的缺失值。处理缺失值前，应先评估其分布比例与规律，并考虑后续模型的容忍度。常用方法有四类。
丢弃
直接删除含缺失值的行或列虽简单，但可能损失关键信息。在以下场景不宜采用 ：
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缺失记录占比过高（如超过10%），丢弃会削弱数据集代表性。
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缺失记录呈现明显分布特征，例如集中于特定分类标签，删除可能导致模型过拟合。
补全
通过填充形成完整记录更常用，方法包括：
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统计法：数值型字段可用均值、中位数补足；分类型字段可用众数补全。
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模型法：将缺失字段作为目标变量，用回归或分类模型预测补全值。
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专家补全：对少量关键记录依赖领域知识手动填充。
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其他方法：如随机填充、特殊值标记或多重填补。
真值转换
当缺失值本身具规律性或无法补全时，可将其转换为独立变量。例如，性别字段含“男”“女”“未知”，可转换为三个二元变量（性别_男、性别_女、性别_未知），每个变量取值为1或0，使缺失状态作为输入维度参与计算。
不处理
部分模型能自动处理缺失值，预处理阶段可暂不干预。例如：
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KNN忽略缺失值参与距离计算。
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决策树将缺失值视为分布状态参与分裂。
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DBSCAN等基于密度的算法不依赖距离计算，缺失值影响有限。
此外，若特征重要性评估显示缺失字段对模型贡献微弱，也可保留原状。总体而言，缺失值处理需权衡时间投入与价值产出——在数据工作中，这只是数据预处理环节的一小部分。需特别留意数据采集时设置的默认值（如MySQL的default约束），其可能掩盖真实缺失状态，分析时需还原识别。
二、异常值的辨识与处理策略
异常值常被视为“噪音”，但实为数据分布的常态。它可分为两种：一是“伪异常”，由特定业务动作（如促销活动）引发，真实反映运营状态；二是“真异常”，指向数据自身的异常分布。多数数据挖掘流程会剔除异常值以降低干扰，但以下场景应保留或审慎处理。
异常值正常反映业务结果
业务操作导致的数据波动不应作为噪音剔除。例如，商品日销量常态为1000台，促销日冲高至10000台，次日因缺货骤降至100台——这两个极值均如实刻画了业务脉络，剔除会扭曲评估。
异常检测模型的需求
在欺诈识别、网络入侵检测等场景中，异常值本身就是分析目标。例如，信用卡欺诈检测模型依赖异常交易记录定位风险行为，若直接丢弃将丢失关键信号。据行业实践，约0.1%的信用卡交易属欺诈类，这些异常点正是模型训练的精华。
包容异常值的建模算法
如决策树等模型对异常值不敏感，异常点可作为分裂节点融入计算，无需额外处理。
除保留与弃用外，亦有方法以统计量替换异常值，但此举易抹杀数据原始分布特征，通常不推荐。关键在于先区分异常成因，再决定处置策略。
三、重复值的处理场景
重复值包含两种情况：完全相同的多条记录，或主体相同但属性值不同的记录（常见于数据仓库变化维度表）。去重旨在保留特征唯一记录，但以下场景需慎重。
分析演变规律
以变化维度表为例，商品类别随业务重构可能映射不同值（如iPhone7从“个人电子消费品”变为“手机数码”），跨时间点关联会产生多条记录。此时需根据业务需求决定：
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如需整合，则映射到统一类别主体。
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如需保留历史状态，则维持重复记录供后续分析。
样本不均衡处理
在分类建模中，为缓解少数类样本不足，过采样会复制记录生成重复数据。此类重复旨在平衡分布，不应去重。
检测业务规则问题
事务型数据中的重复记录（如重复订单）可能暴露采集、存储或审核机制的漏洞。例如，订单提交功能若无唯一性约束，用户重复点击会生成多条申请，进而触发冗余物流与仓储操作，造成资源损耗。此类重复值可用于诊断系统缺陷，推动规则优化。
变化维度表处理常采用三种方式：直接覆盖原值、新增维度行或增加属性列，具体由数据架构需求决定。需注意，实际维度表多以数字ID为主键，而非中文字段。
结语
数据清洗是系统工程，缺失值、异常值与重复值的处理需综合考量数据分布、业务背景与下游应用。机械套用方法可能损失信息价值，而恰当的判断往往基于对业务逻辑的深入理解。在实践中，平衡处理精度与投入成本，才能让数据真正支撑分析与决策。
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