在数据分析全流程中，“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理：若食材（数据）腐烂变质、混杂异物（脏数据），即便拥有精湛的烹饪技巧（分析模型），也无法烹制出符合要求的佳肴（可靠结论）。据行业调研显示，CDA（Certified Data Analyst）数据分析师约 60% 的工作时间都投入数据清洗 —— 其核心目标并非简单 “删除脏数据”，而是通过系统化处理，将 “格式混乱、缺失异常的不可用数据” 转化为 “干净一致、贴合业务需求的高质量数据”，为后续建模分析与业务决策夯实基础。
本文将从 CDA 分析师的实战视角，系统拆解数据清洗的核心认知、四类常见数据问题的处理策略、全流程操作规范，让 “数据清洗” 从 “繁琐的体力劳动” 升级为 “有逻辑、有策略的技术工作”。
数据清洗（Data Cleaning）并非 “删除错误数据” 的单一操作，而是一套完整的系统性流程：先识别数据中的质量问题（如缺失值、异常值、重复值、格式混乱），再结合业务逻辑制定针对性处理策略，最终输出可直接用于分析的高质量数据集。其本质是 “修复数据的‘瑕疵’，还原数据背后的业务真相”。
数据清洗需围绕 “完整性、一致性、准确性” 三大目标展开，三者共同构成数据质量的基础：
完整性：针对 “字段缺失” 问题，通过合理方式补全或标注（如 “用户年龄缺失” 时，结合用户所在城市的年龄分布填充中位数，而非直接删除整条记录），确保分析所需的关键字段无遗漏；
一致性：解决 “格式混乱” 问题，统一数据格式（如将日期统一为 “YYYY-MM-DD”）与编码规则（如 “性别” 字段统一用 “男 / 女”，替代 “1/0”“Male/Female” 等混合表述），避免因格式差异导致的分析偏差；
准确性：修正 “数据异常” 问题，识别并修正录入错误（如 “订单金额为 - 100 元” 大概率是符号误输）、剔除无效数据（如测试环境产生的 “测试订单”、用户重复提交的表单），确保数据能真实反映业务情况。
普通数据清洗常停留在 “技术操作层面”（如用 Excel 删除重复行、用 0 填充缺失值），而 CDA 分析师的清洗工作需深度结合 “业务逻辑与分析目标”，两者在处理逻辑、目标导向等维度差异显著：
| 对比维度 | 普通数据清洗 | CDA 分析师数据清洗 |
|---|---|---|
| 处理逻辑 | 按固定规则机械操作（如所有缺失值统一用 0 填充，不区分字段含义） | 结合业务场景灵活选择策略（如 “用户年龄缺失用中位数填充，用户职业缺失标‘未知’，避免影响分层分析”） |
| 目标导向 | 仅追求 “数据表面干净”，不关联后续分析需求 | 服务具体分析目标（如 “为用户分层分析做准备，需优先确保‘消费金额、复购频次’等核心字段无异常”） |
| 工具选择 | 依赖 Excel 等可视化工具，仅支持 10 万条以内的小数据量 | 灵活组合 SQL、Python 等工具（SQL 用于海量数据去重，Python 用于复杂缺失值预测），适配多源 / 海量数据场景 |
| 结果验证 | 不做验证或仅简单核对数据量，忽略业务逻辑 | 结合业务场景做多层验证（如 “清洗后订单金额总和与财务部门统计数据对比，差异率需≤1%”） |
CDA 分析师并非 “数据清洗的机械执行者”，而是 “数据质量的守护者”，其核心价值体现在三个关键环节：
业务翻译者：将模糊的业务需求转化为明确的清洗目标（如 “需分析用户复购原因”，转化为 “需确保‘用户消费记录、复购间隔、优惠券使用情况’等字段无缺失异常”）；
策略制定者：针对同一数据问题，根据业务场景选择最优方案（如 “用户收入缺失” 时，若需分析高收入用户特征，用 “同行业同职位收入中位数” 填充，而非简单用全局均值，避免极端值干扰）；
质量把控者：清洗后通过 “业务逻辑核验” 确保数据可用（如 “订单金额需≥0”“用户年龄应在 18-80 岁合理范围”），而非仅满足 “缺失率≤1%” 等技术指标。
数据清洗的核心是 “针对性解决问题”。CDA 分析师需熟练处理 “缺失值、异常值、重复值、格式不一致” 四类高频问题，且每类问题的处理都需结合业务场景选择适配方法，避免 “一刀切” 的机械操作。
缺失值是最常见的数据质量问题（如用户注册时未填写 “职业”、订单系统故障导致 “支付时间” 缺失）。CDA 分析师需根据 “字段重要性、缺失率、业务含义” 三要素选择处理策略，优先通过补全保留数据价值，仅在必要时考虑删除。
| 处理策略 | 适用场景 | 工具与代码示例（Python/Pandas） |
|---|---|---|
| 1. 删除法 | ① 缺失率极高（通常 > 30%）且字段非核心（如 “用户兴趣标签”，不影响营收分析）；② 含缺失值的行无业务意义（如 “订单 ID 缺失的记录”，无法关联用户与商品信息） | ```python |
df_clean = df.dropna(subset=["order_id"])
df_clean = df_clean.drop(columns=["interest_tags"])
| 2. 填充法（数值型） | 缺失率较低（通常<10%）且字段为数值型（如“用户年龄、订单金额、商品评分”），需结合字段特性选择填充值 | ```python
# 1. 中位数填充（适用于含极端值的字段，如用户收入——避免少数高收入用户拉高均值）
df["user_income"].fillna(df["user_income"].median(), inplace=True)
# 2. 均值填充（适用于无极端值的字段，如商品评分——评分通常集中在3-5分，均值有代表性）
df["product_score"].fillna(df["product_score"].mean(), inplace=True)
# 3. 分组填充（按业务维度精准填充，如按“城市”分组填充“用户年龄”——不同城市年龄分布差异大）
df["user_age"].fillna(df.groupby("city")["user_age"].transform("median"), inplace=True)
``` |
| 3. 填充法（分类型） | 缺失率较低且字段为分类型（如“用户职业、商品品类、用户性别”），需结合字段频次或业务规则选择填充值 | ```python
# 1. 众数填充（适用于高频值明确的字段，如“用户职业”——“白领”占比达40%，用众数填充更贴合实际）
df["user_occupation"].fillna(df["user_occupation"].mode()[0], inplace=True)
# 2. 特殊值填充（适用于无明显众数的字段，如“用户婚姻状态”——缺失时标“未知”，后续可通过行为数据间接判断）
df["marital_status"].fillna("未知", inplace=True)
``` |
| 4. 模型预测填充 | 缺失率中等（10%-30%）且字段重要（如“用户LTV（生命周期价值）”，直接影响用户分层），且有其他关联字段可用于预测 | ```python
# 用“消费频次、客单价”两个关联字段，通过线性回归预测缺失的“用户LTV”
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 1. 筛选无缺失的训练数据（仅用LTV非空的记录训练模型）
train_df = df[df["user_ltv"].notna()]
X_train = train_df[["consume_freq", "avg_order_value"]] # 特征：消费频次、客单价
y_train = train_df["user_ltv"] # 目标变量：用户LTV
# 2. 训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 3. 预测缺失值（用模型为LTV缺失的记录生成预测值）
missing_df = df[df["user_ltv"].isna()]
X_missing = missing_df[["consume_freq", "avg_order_value"]]
df.loc[df["user_ltv"].isna(), "user_ltv"] = model.predict(X_missing)
``` |
#### 业务案例（电商用户数据清洗）
某电商平台用户表中，“user_age”（用户年龄）缺失率15%，“user_city”（用户城市）缺失率5%，需结合业务场景处理：
- 对“user_age”：按“user_city”分组填充中位数（如北京用户年龄中位数32岁、上海30岁、广州29岁）——不同城市的年龄分布差异显著，分组填充比全局填充更精准；
- 对“user_city”：标“未知”而非删除——后续可通过“用户收货地址、IP属地”等数据补充，直接删除会丢失“用户消费记录”等其他有效信息。
### （二）问题2：异常值处理——“先识别，再判断，后处理”
异常值（如“订单金额100万元”“用户年龄150岁”）并非都是“错误数据”：可能是录入错误（需修正），也可能是真实极端值（如奢侈品订单、高净值用户）。CDA分析师需先通过科学方法识别异常，再结合业务逻辑判断性质，最后选择处理策略，避免误删有效数据。
#### 异常值识别的三种核心方法
1. **统计法**：适用于数值型字段，通过数据分布识别异常——
- “3σ原则”：若数据服从正态分布，超出“均值±3倍标准差”的数值视为异常；
- “四分位距（IQR）”：超出“Q1-1.5×IQR”（下边界）或“Q3+1.5×IQR”（上边界）的数值视为异常（Q1为25分位数，Q3为75分位数）；
2. **业务法**：按业务规则直接定义异常（如“订单金额<0”“用户注册时间晚于当前时间”“商品库存为负数”）；
3. **可视化法**：用箱线图、直方图直观呈现数据分布，快速定位离群点（如箱线图中超出“须”范围的点即为异常值）。
#### 常见处理策略与CDA实操
| 处理策略 | 适用场景 | 工具与代码示例（Python/Pandas） |
|----------------|-----------------------------------|-------------------------------------------|
| 1. 修正法 | 异常值为明确的录入错误（如“订单金额100000元”应为“1000元”，多输一位0；“用户年龄200岁”应为“20岁”，多输一位0） | ```python
# 1. 修正订单金额：金额>10000元且无“奢侈品”标签，视为多输一位0（普通商品金额通常<10000元）
mask = (df["order_amount"] > 10000) & (df["product_tag"] != "奢侈品")
df.loc[mask, "order_amount"] = df.loc[mask, "order_amount"] / 10 # 除以10修正
# 2. 修正时间异常：注册时间晚于当前时间，视为系统录入错误，设为当前时间
from datetime import datetime
current_time = datetime.now()
df["register_time"] = pd.to_datetime(df["register_time"]) # 先转换为datetime格式
mask = df["register_time"] > current_time
df.loc[mask, "register_time"] = current_time
``` |
| 2. 截断法 | 异常值为极端值但需保留数据趋势（如“用户年龄150岁”，业务分析仅关注18-80岁用户；“订单金额10万元”，超出99%用户的消费能力） | ```python
# 1. 年龄截断：将<18岁的设为18岁，>80岁的设为80岁（符合业务关注的用户范围）
df["user_age"] = df["user_age"].clip(lower=18, upper=80)
# 2. 订单金额截断：按99分位数截断（保留99%的正常数据，避免极端值影响均值计算）
q99 = df["order_amount"].quantile(0.99) # 计算99分位数
df["order_amount"] = df["order_amount"].clip(upper=q99) # 超出99分位数的金额设为99分位数
``` |
| 3. 分组处理法 | 异常值在特定分组内为正常数据（如“普通商品订单金额10万为异常，但奢侈品订单10万为正常；一线城市用户收入5万/月为正常，三线城市为异常”） | ```python
# 按“商品品类”分组处理订单金额异常：普通品类≤1万，奢侈品≤10万，超出则标记为缺失
def process_abnormal(row):
if row["product_category"] == "奢侈品":
# 奢侈品金额≤10万为正常，超出则设为10万（截断）
return row["order_amount"] if row["order_amount"] <= 100000 else 100000
else:
# 普通品类金额≤1万为正常，超出则标记为缺失（后续单独核查）
return row["order_amount"] if row["order_amount"] <= 10000 else None
# 应用分组处理逻辑，生成清洗后的金额字段
df["order_amount_clean"] = df.apply(process_abnormal, axis=1)
``` |
| 4. 保留法 | 异常值为真实业务数据（如“大客户一次性下单100万采购企业福利”“高净值用户购买百万级奢侈品”），删除会丢失关键业务信息 | ```python
# 仅标记异常值，不删除/修正，后续分析时单独关注
# 按99分位数定义异常（订单金额>99分位数视为异常）
q99 = df["order_amount"].quantile(0.99)
df["is_abnormal"] = (df["order_amount"] > q99).astype(int) # 1为异常，0为正常
# 分析时区分正常与异常数据（如分别统计两类数据的GMV占比）
normal_gmv = df[df["is_abnormal"] == 0]["order_amount"].sum()
abnormal_gmv = df[df["is_abnormal"] == 1]["order_amount"].sum()
print(f"正常订单GMV：{normal_gmv:.2f}元，占比：{normal_gmv/(normal_gmv+abnormal_gmv):.2%}")
print(f"异常订单GMV：{abnormal_gmv:.2f}元，占比：{abnormal_gmv/(normal_gmv+abnormal_gmv):.2%}")
``` |
#### 业务案例（金融信贷数据清洗）
某银行信贷申请表中，“user_income”（用户月收入）存在异常值，处理流程如下：
1. **识别异常**：用箱线图发现5条“收入>100万元/月”的记录，远高于其他用户（多数用户收入在5000-50000元/月）；
2. **判断性质**：结合“user_occupation”（用户职业）字段核查——3条记录的职业为“企业高管”，经风控部门确认是真实高收入用户；2条记录的职业为“普通职员”，大概率是录入错误（多输一位0，实际应为10万元/月）；
3. **处理策略**：保留3条高管记录，修正2条普通职员记录的收入为10万元/月——既避免误删有效数据，又修正错误，确保后续信贷审批模型输入准确。
### （三）问题3：重复值处理——“区分类型，保留有效”
重复值（如用户重复提交订单、数据同步时重复导入）会导致“统计结果虚高”（如订单数重复计算、用户数多算）。CDA分析师需先判断重复类型（完全重复/部分重复/逻辑重复），再结合业务逻辑选择去重策略，避免丢失有效信息。
#### 常见重复类型与处理策略
| 重复类型 | 定义 | 适用场景 | 工具与代码示例（Python/SQL） |
|----------------|-----------------------------------|-----------------------------------|-------------------------------------------|
| 1. 完全重复 | 所有字段值完全相同（如数据同步时未去重，导致同一条订单记录重复导入） | 无业务意义的重复（重复记录未包含新信息，仅增加数据量） | ```python
# Python：删除完全重复的行，保留第一条（避免数据量翻倍）
df_clean = df.drop_duplicates(keep="first")
# SQL：删除表中完全重复的行（需通过临时表实现，避免直接删除原表数据）
CREATE TABLE temp_order AS -- 创建临时表存储去重后的数据
SELECT DISTINCT * FROM order_table;
DROP TABLE order_table; -- 删除原表
ALTER TABLE temp_order RENAME TO order_table; -- 临时表重命名为原表
``` |
| 2. 部分重复 | 关键字段重复（如“user_id+order_id”相同），但非关键字段不同（如订单状态从“待支付”更新为“已支付”，生成两条记录） | 需保留最新/最有效记录（重复记录包含业务状态更新，需选择有价值的一条） | ```python
# Python：按“user_id+order_id”分组，保留“订单状态更新时间”最新的记录（确保状态为最新）
# 先按更新时间降序排序，再去重（保留第一条即最新记录）
df_clean = df.sort_values("update_time", ascending=False).drop_duplicates(subset=["user_id", "order_id"], keep="first")
# SQL：按“user_id+order_id”分组，用ROW_NUMBER()取最新更新时间的记录
SELECT *
FROM (
SELECT
*,
-- 按更新时间降序编号，最新记录编号为1
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY user_id, order_id ORDER BY update_time DESC) AS rn
FROM order_table
) t
WHERE t.rn = 1; -- 仅保留编号为1的最新记录
``` |
| 3. 逻辑重复 | 关键字段不同但实际为同一主体（如“用户ID=123”与“用户ID=456”为同一用户，因账号合并未同步数据；“商品ID=A001”与“商品ID=B001”为同一商品，因品类调整更名） | 需业务部门确认合并规则（重复源于业务规则变更，需人工确认关联关系） | ```python
# 按业务部门提供的“用户合并映射表”，将重复用户ID统一为一个主ID
# 映射表：key为待合并ID，value为主ID（如456、789合并到123）
merge_map = {"456": "123", "789": "123"}
# 替换用户ID：存在于映射表的ID替换为主ID，否则保留原ID
df["user_id"] = df["user_id"].map(merge_map).fillna(df["user_id"])
# 合并后按主ID重新聚合数据（如汇总同一用户的订单金额、消费次数）
df_clean = df.groupby("user_id").agg({
"order_amount": "sum", # 汇总订单总金额
"order_count": "sum", # 汇总订单总数
"last_order_time": "max" # 取最后一次下单时间
}).reset_index()
``` |
#### 业务案例（零售门店数据清洗）
某连锁零售门店的销售表中存在重复记录，处理流程如下：
1. **识别重复**：以“store_id（门店ID）+sale_date（销售日期）+product_id（商品ID）”为组合键，发现20条重复记录——同一门店、同一日期、同一商品的销售额分别为100元与200元（手工录入时重复提交）；
2. **判断逻辑**：业务部门确认“同一商品单日销售额不会重复录入，大概率是录入时金额误输”，需保留真实销售规模；
3. **处理策略**：按组合键分组，取“sale_amount（销售额）”的均值（(100+200)/2=150元）——既去重又避免丢失真实销售信息，确保后续库存核算与营收统计准确。
### （四）问题4：格式不一致处理——“统一标准，消除歧义”
格式不一致（如日期格式“2024/10/31”与“2024-10-31”“31-10-2024”并存，手机号“13812345678”与“138-1234-5678”混用）会导致“字段无法关联”（如按日期筛选时漏选部分数据）、“统计结果偏差”（如手机号去重时将同一号码视为不同值）。CDA分析师需按“业务标准”统一格式，消除数据歧义。
#### 常见格式问题与处理策略
| 格式问题 | 处理策略 | 工具与代码示例（Python） |
|----------------|-----------------------------------|-------------------------------------------|
| 1. 日期格式不一致 | 统一为“YYYY-MM-DD”（适用于日期）或“YYYY-MM-DD HH:MM:SS”（适用于时间戳），便于后续按时间维度分析（如按月/按日聚合） | ```python
# 转换多种日期格式为“YYYY-MM-DD”（自动识别常见格式，无需手动指定）
df["order_date"] = pd.to_datetime(
df["order_date"],
format=None, # 自动识别“%Y/%m/%d”“%Y-%m-%d”“%d-%m-%Y”等格式
errors="coerce" # 无法识别的格式设为NaT（后续单独处理）
).dt.date # 提取日期部分（若需保留时间，删除“.dt.date”）
# 查看无法识别的日期（便于后续人工核查）
unrecognized_dates = df[df["order_date"].isna()]["order_date_original"].unique()
print(f"无法识别的日期格式：{unrecognized_dates}")
``` |
| 2. 文本格式不一致 | 统一大小写（如“产品类别”统一为小写）、去除多余空格（如“用户姓名”前后的空格）、标准化编码（如“性别”“职业”统一表述） | ```python
# 1. 去除文本前后空格（如“用户姓名”录入时误加空格，导致“张三”与“ 张三 ”视为不同值）
df["user_name"] = df["user_name"].str.strip()
# 2. 统一大小写（如“产品类别”字段“Clothes”“clothes”“CLOTHES”统一为小写）
df["product_category"] = df["product_category"].str.lower()
# 3. 标准化编码（如“性别”字段统一为“男/女”，替代“Male/Female”“1/0”）
gender_map = {"Male": "男", "Female": "女", "1": "男", "0": "女", "男性": "男", "女性": "女"}
df["gender"] = df["gender"].map(gender_map).fillna("未知") # 无法映射的标“未知”
``` |
| 3. 数值格式不一致 | 去除非数值字符（如“金额”中的“元”“,”）、统一单位（如“角”“分”转换为“元”），确保数值字段可用于计算 | ```python
# 1. 去除金额中的非数值字符（如“100元”“1,000元”转换为纯数字）
# 正则表达式“[^d.]”匹配非数字、非小数点的字符，替换为空
df["amount"] = df["amount"].str.replace(r"[^d.]", "", regex=True).astype(float)
# 2. 统一单位（如“金额单位”为“角”的转换为“元”，1元=10角）
mask = df["amount_unit"] == "角"
df.loc[mask, "amount"] = df.loc[mask, "amount"] / 10 # 角转元
df["amount_unit"] = "元" # 统一单位字段为“元”
``` |
| 4. 编码不一致 | 解决中文乱码问题（如文件编码为“GBK”，读取时用“UTF-8”导致乱码），统一为“UTF-8”编码（通用编码格式） | ```python
# 1. 读取文件时指定正确编码（如GBK编码的CSV文件，避免乱码）
df = pd.read_csv("user_data.csv", encoding="gbk")
# 2. 保存文件时统一为UTF-8编码（便于后续工具读取，避免编码冲突）
# “utf-8-sig”比“utf-8”多包含BOM头，兼容Windows系统
df.to_csv("user_data_clean.csv", encoding="utf-8-sig", index=False)
``` |
#### 业务案例（跨境电商数据清洗）
某跨境电商平台的订单表中，“order_time”（下单时间）格式混乱，包含“2024/10/31”“31-10-2024”“Oct 31, 2024”“2024.10.31”四种格式，处理流程如下：
1. **统一格式**：用`pd.to_datetime`自动识别格式，转换为“YYYY-MM-DD HH:MM:SS”（若无时间部分，默认补“00:00:00”）；
2. **处理异常**：发现3条无法识别的格式（如“2024/13/31”，月份错误），联系技术部门核查原始日志，修正为“2024/12/31”；
3. **应用价值**：统一格式后，可按“月份”筛选“2024年10月订单”，精准计算月度GMV与订单量，避免因格式问题导致的数据遗漏（如原“31-10-2024”可能被误判为“2024年31月10日”，导致筛选时排除）。
## 三、CDA分析师数据清洗全流程：从“探查”到“验证”的闭环
数据清洗不是“碎片化处理单个问题”，而是“数据探查→问题处理→清洗验证”的全流程闭环。CDA分析师需按步骤有序执行，确保无遗漏、无偏差，避免“处理完缺失值，又发现异常值”的重复工作。
### （一）步骤1：数据探查——“全面诊断，定位问题”
数据探查是数据清洗的前提，核心目标是“全面了解数据质量现状”，明确缺失值、异常值、重复值的分布情况，为后续处理提供依据。常用探查维度与方法如下：
| 探查维度 | 核心动作 | 工具与代码示例（Python） |
|----------------|-----------------------------------|-------------------------------------------|
| 1. 基础信息探查 | ① 确认数据量（总行数、总字段数）；② 查看字段名称与数据类型（如“order_amount”是否为数值型）；③ 统计各字段缺失率（识别高缺失率字段） | ```python
# 1. 数据量与字段数（快速判断数据规模是否符合预期）
print(f"数据总行数：{len(df)}，总字段数：{len(df.columns)}")
# 2. 字段信息（查看字段名称、数据类型、非空值数量）
print("n字段基础信息：")
print(df.info()) # 重点关注“Non-Null Count”（非空值数）与“Dtype”（数据类型）
# 3. 缺失率统计（按缺失率降序排列，重点关注缺失率>5%的字段）
missing_rate = df.isnull().sum() / len(df) * 100
missing_fields = missing_rate[missing_rate > 0].sort_values(ascending=False)
print("n各字段缺失率（%）：")
if len(missing_fields) > 0:
print(missing_fields)
else:
print("无缺失字段")
``` |
| 2. 数值型字段探查 | ① 查看统计描述（均值、中位数、标准差、最值），识别极端值；② 用可视化工具（箱线图、直方图）呈现数据分布，定位异常值 | ```python
# 1. 数值型字段统计描述（重点关注“min”“max”“mean”“50%”，判断是否存在异常）
print("数值型字段统计描述：")
print(df.describe()) # 仅输出数值型字段的统计信息
# 2. 查看极值（如订单金额的最大值、最小值，快速判断是否存在负数或超大值）
print(f"n订单金额最大值：{df['order_amount'].max()}元，最小值：{df['order_amount'].min()}元")
print(f"用户年龄最大值：{df['user_age'].max()}岁，最小值：{df['user_age'].min()}岁")
# 3. 箱线图可视化（直观识别异常值，以订单金额为例）
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 解决中文显示问题
plt.boxplot(df["order_amount"], vert=False) # 横向箱线图，便于查看数值
plt.title("订单金额箱线图（红色圆点为异常值）")
plt.xlabel("订单金额（元）")
plt.show()
``` |
| 3. 分类型字段探查 | ① 统计各字段唯一值数量（识别格式混乱的字段，如“性别”唯一值过多）；② 查看高频值分布（判断是否存在不合理值）；③ 定位非标准值（如“性别”中的“未知123”“男_”） | ```python
# 1. 分类型字段唯一值数量（选择典型分类型字段，如职业、性别、商品品类）
categorical_cols = ["user_occupation", "gender", "product_category"]
print("分类型字段唯一值数量：")
for col in categorical_cols:
print(f"{col}：{df[col].nunique()}个唯一值") # 唯一值过多可能存在格式问题
# 2. 查看高频值（如用户职业TOP5，判断是否符合业务认知）
print("n用户职业TOP5分布：")
print(df["user_occupation"].value_counts().head())
# 3. 定位非标准值（以性别为例，预设正常值为“男/女/未知”）
normal_gender = ["男", "女", "未知"]
abnormal_gender = df[~df["gender"].isin(normal_gender)]["gender"].unique()
print(f"n性别字段非标准值：{abnormal_gender}") # 如“Male”“1”“女_”等均为非标准值
``` |
| 4. 逻辑一致性探查 | 验证数据是否符合业务逻辑（如“订单金额≥0”“注册时间≤下单时间”“商品库存≥0”），定位逻辑矛盾的记录 | ```python
# 1. 订单金额<0的记录数（不符合“金额非负”的业务逻辑）
negative_amount_count = len(df[df["order_amount"] < 0])
print(f"订单金额<0的记录数：{negative_amount_count}")
# 2. 注册时间晚于下单时间的记录数（用户不可能在注册前下单）
# 先将时间字段转换为datetime格式
df["register_time"] = pd.to_datetime(df["register_time"])
df["order_time"] = pd.to_datetime(df["order_time"])
invalid_time_count = len(df[df["register_time"] > df["order_time"]])
print(f"注册时间晚于下单时间的记录数：{invalid_time_count}")
# 3. 商品库存<0的记录数（库存不可能为负）
negative_stock_count = len(df[df["product_stock"] < 0])
print(f"商品库存<0的记录数：{negative_stock_count}")
``` |
### （二）步骤2：问题处理——“按优先级，系统解决”
基于数据探查结果，需按“业务优先级”有序处理问题，避免“先处理非核心字段，后发现核心字段问题需重新返工”。优先级排序原则如下：
1. **第一优先级**：关键业务字段的问题（如“order_id、user_id”的缺失/重复/异常——这些字段是数据关联的核心，缺失会导致后续分析无法开展）；
2. **第二优先级**：分析核心指标相关字段的问题（如“order_amount、user_age、consume_freq”的格式异常/缺失——这些字段直接影响GMV、用户分层等核心指标计算）；
3. **第三优先级**：非核心辅助字段的问题（如“user_interest、product_description”的缺失/格式——这些字段仅用于辅助分析，不影响核心结论）。
#### 处理过程中的核心原则
- **记录追溯**：每处理一类问题（如缺失值填充、异常值修正），需同步记录“处理策略、代码逻辑、处理效果”（如“user_age用分组中位数填充，填充前缺失率15%，填充后0%”），便于后续复盘与追溯；
- **业务确认**：复杂问题（如逻辑重复、异常值性质判断）需先与业务部门沟通（如“用户ID=123与456是否为同一用户”需运营部门确认），避免主观判断导致错误；
- **分步验证**：处理完一类问题后，简单核验效果（如缺失值处理后，查看缺失率是否下降），再进入下一类问题，避免问题叠加难以定位。
### （三）步骤3：清洗验证——“双重核验，确保可用”
数据清洗后需从“技术指标”与“业务逻辑”双维度验证，确保数据质量达标后，再进入后续分析环节。常用验证方法如下：
| 验证维度 | 核心动作 | 工具与代码示例 |
|----------------|-----------------------------------|-------------------------------------------|
| 1. 技术指标验证 | ① 核心字段缺失率（需≤1%，关键字段如order_id需0缺失）；② 重复率（按关键字段核查，如order_id重复率需0）；③ 格式统一性（如日期格式统一率100%，数值字段无文本字符） | ```python
# 1. 清洗后核心字段缺失率（选择order_id、user_id、order_amount等关键字段）
core_fields = ["order_id", "user_id", "order_amount", "order_time"]
post_missing_rate = df_clean[core_fields].isnull().sum() / len(df_clean) * 100
print("清洗后核心字段缺失率（%）：")
print(post_missing_rate)
# 2. 清洗后重复率（按order_id核查，重复率=1-去重后记录数/总记录数）
unique_order_count = df_clean["order_id"].nunique()
duplicate_rate = 1 - (unique_order_count / len(df_clean))
print(f"n清洗后订单ID重复率：{duplicate_rate:.2%}") # 目标：重复率≤0.1%
# 3. 格式统一性（以日期字段为例，检查是否均为“YYYY-MM-DD”格式）
# 正则表达式匹配“YYYY-MM-DD”格式（年4位，月2位，日2位）
date_format_pattern = r"^d{4}-d{2}-d{2}$"
# 将日期转换为字符串后匹配正则
date_format_correct = df_clean["order_date"].astype(str).str.match(date_format_pattern).sum()
date_format_rate = date_format_correct / len(df_clean)
print(f"订单日期格式统一率：{date_format_rate:.2%}") # 目标：统一率100%
``` |
| 2. 业务逻辑验证 | ① 与业务数据对比（如清洗后订单金额总和与财务部门统计数据的差异率需≤1%）；② 与常识逻辑对比（如“用户年龄18-80岁占比≥95%”“订单金额≥0占比100%”） | ```python
# 1. 与财务数据对比（验证订单金额总和的准确性）
clean_gmv = df_clean["order_amount"].sum()
finance_gmv = 1250000 # 财务部门统计的同期GMV（125万元）
diff_rate = abs(clean_gmv - finance_gmv) / finance_gmv # 计算差异率
print(f"清洗后GMV：{clean_gmv:.2f}元，财务GMV：{finance_gmv:.2f}元")
print(f"GMV差异率：{diff_rate:.2%}") # 目标：差异率≤1%
# 2. 与常识逻辑对比（验证用户年龄分布的合理性）
valid_age_count = len(df_clean[(df_clean["user_age"] >= 18) & (df_clean["user_age"] <= 80)])
valid_age_rate = valid_age_count / len(df_clean)
print(f"n用户年龄18-80岁占比：{valid_age_rate:.2%}") # 目标：占比≥95%
# 3. 验证订单金额非负（业务逻辑要求订单金额≥0）
negative_amount_count = len(df_clean[df_clean["order_amount"] < 0])
print(f"清洗后订单金额<0的记录数：{negative_amount_count}") # 目标：0条
``` |
| 3. 抽样对比验证 | 随机抽取10-20条记录，人工对比清洗前后的数据（如缺失值是否填充、异常值是否修正、格式是否统一），确保处理逻辑正确执行 | ```python
# 随机抽样10条记录（设置random_state确保结果可复现）
sample_indices = df.index.sample(n=10, random_state=42)
# 提取清洗前后的关键字段数据（如user_id、order_amount、user_age、order_date）
pre_sample = df.loc[sample_indices][["user_id", "order_amount", "user_age", "order_date"]]
post_sample = df_clean.loc[sample_indices][["user_id", "order_amount", "user_age", "order_date"]]
# 合并清洗前后的数据，便于对比
comparison = pd.concat(
[pre_sample, post_sample],
axis=1,
keys=["清洗前", "清洗后"] # 增加层级索引，区分清洗前后
)
print("清洗前后数据抽样对比（10条记录）：")
print(comparison)
# 人工核查要点：缺失值是否填充、异常值是否修正、格式是否统一
``` |
## 四、实战案例：CDA分析师清洗电商女装订单数据
### （一）业务背景
某电商平台计划分析“2024年10月女装品类营收情况”，支撑11月营销活动策划。原始订单数据（共10000条）存在四类问题，需CDA分析师清洗后用于分析：
1. 缺失值：“user_city”（用户城市）缺失率12%，“product_size”（商品尺码）缺失率8%；
2. 异常值：“order_amount”（订单金额）存在-50元（录入错误）、100000元（非女装订单误分类到女装品类）；
3. 重复值：“order_id”（订单ID）重复20条（数据同步时未去重）；
4. 格式问题：“order_time”（下单时间）格式混乱，包含“2024/10/31”“31-10-2024”“Oct 31, 2024”三种格式。
### （二）CDA清洗全流程实操
#### 1. 数据探查（明确问题分布）
- **基础信息**：数据共10000条，12个字段，核心字段（order_id、user_id、order_amount）无缺失，但“user_city”“product_size”存在缺失；
- **异常识别**：订单金额<0的记录5条（均为-50元），>10000元的记录3条（经运营部门确认，2条为奢侈品订单误分类，1条为女装大单（企业采购工装））；
- **重复识别**：order_id重复20条，均为完全重复（字段值完全一致）；
- **格式识别**：order_time格式混乱，3种格式占比分别为“2024/10/31”（60%）、“31-10-2024”（30%）、“Oct 31, 2024”（10%）。
#### 2. 问题处理（按优先级执行）
##### （1）第一优先级：处理order_id重复问题（核心关联字段）
```python
# 按order_id去重，保留第一条记录（完全重复，无业务价值差异）
df_clean = df.drop_duplicates(subset=["order_id"], keep="first")
print(f"去重前记录数：{len(df)}，去重后记录数：{len(df_clean)}") # 去重后9980条
# ① 修正order_amount异常值
# 修正-50元为50元（录入时多输负号）
df_clean.loc[df_clean["order_amount"] == -50, "order_amount"] = 50
# 剔除2条误分类的奢侈品订单（product_category设为“奢侈品”，非“女装”）
df_clean = df_clean[~((df_clean["order_amount"] > 10000) & (df_clean["product_category"] != "女装"))]
# 保留1条女装大单（product_category为“女装”，真实业务数据）
# ② 统一order_time格式为“YYYY-MM-DD HH:MM:SS”
df_clean["order_time"] = pd.to_datetime(df_clean["order_time"], format=None, errors="coerce")
# 查看无法识别的记录（无，3种格式均被成功识别）
print(f"order_time无法识别的记录数：{len(df_clean[df_clean['order_time'].isna()])}")
# ① 填充user_city缺失值（按user_province分组填充中位数城市）
# 先统计各省份的城市中位数（按出现频次排序，取最频繁的城市）
province_city_mode = df_clean.groupby("user_province")["user_city"].agg(lambda x: x.mode()[0]).to_dict()
# 按省份填充城市
df_clean["user_city"] = df_clean.apply(
lambda row: province_city_mode[row["user_province"]] if pd.isna(row["user_city"]) else row["user_city"],
axis=1
)
# ② 填充product_size缺失值（女装默认均码，标“均码”）
df_clean["product_size"].fillna("均码", inplace=True)
# 核心字段缺失率（order_id、user_id、order_amount、order_time均为0%）
core_fields = ["order_id", "user_id", "order_amount", "order_time", "user_city", "product_size"]
post_missing_rate = df_clean[core_fields].isnull().sum() / len(df_clean) * 100
print("清洗后核心字段缺失率：")
print(post_missing_rate) # 均为0%
# order_id重复率（0%）
unique_order_count = df_clean["order_id"].nunique()
duplicate_rate = 1 - (unique_order_count / len(df_clean))
print(f"order_id重复率：{duplicate_rate:.2%}") # 0%
# order_time格式统一率（100%）
date_format_pattern = r"^d{4}-d{2}-d{2} d{2}:d{2}:d{2}$"
date_format_correct = df_clean["order_time"].astype(str).str.match(date_format_pattern).sum()
date_format_rate = date_format_correct / len(df_clean)
print(f"order_time格式统一率：{date_format_rate:.2%}") # 100%
# 与财务数据对比（清洗后GMV 850000元，财务统计856800元，差异率0.8%，符合要求）
clean_gmv = df_clean["order_amount"].sum()
finance_gmv = 856800
diff_rate = abs(clean_gmv - finance_gmv) / finance_gmv
print(f"GMV差异率：{diff_rate:.2%}") # 0.8% ≤ 1%
# 订单金额非负（0条异常）
negative_amount_count = len(df_clean[df_clean["order_amount"] < 0])
print(f"订单金额<0的记录数：{negative_amount_count}") # 0条
基于清洗后的 9978 条女装订单数据，开展以下分析并支撑业务决策：
子品类营收分析：计算 “连衣裙、卫衣、外套” 等子品类的 GMV 占比，发现 “连衣裙占比 35%” 为核心品类，建议 11 月重点推广；
用户地域分析：统计各城市营收贡献，发现 “北京、上海、广州” 贡献 60% 营收，计划针对这三个城市推出专属优惠券；
订单时间分析：按小时聚合订单量，发现 “20:00-22:00” 为下单高峰，建议 11 月大促在该时段加大直播推广力度。
表现：用户表 “user_age” 缺失率 15%，未评估字段重要性，直接删除所有缺失行，导致样本量减少 15%，后续用户分层分析的样本代表性下降；
规避策略：
优先选择 “填充法”（如分组中位数、模型预测），仅在 “缺失率 > 30% 且字段非核心” 时考虑删除；
若字段重要（如 user_age 影响用户分层），即使缺失率较高（10%-30%），也需通过模型预测等方式补全，而非简单删除。
表现：将 “订单金额> 10000 元” 的记录全部视为异常值截断，未结合 “product_category” 判断，误删真实的奢侈品女装订单，导致营收统计偏差；
规避策略：
表现：订单表中 “order_id 重复但状态不同”（如 “待支付” 与 “已支付”），未判断重复类型，直接去重保留第一条，导致 “已支付” 的有效订单被删除，营收统计漏算；
规避策略：
先判断重复类型（完全重复 / 部分重复）：完全重复可直接去重，部分重复需按 “业务优先级” 保留有效记录（如保留最新状态、金额较大的记录）；
表现：清洗后未核验 GMV 与财务数据的一致性，直接用数据开展营收分析，导致 “营收增长 20%” 的结论实为数据重复计算（未去重），误导业务决策；
规避策略：
清洗后必须完成 “技术指标 + 业务逻辑 + 抽样对比” 三重验证，确保数据质量达标；
核心指标（如 GMV、用户数）需与业务部门的统计数据对比，差异率需控制在 1% 以内。
数据清洗的本质是 “CDA 分析师用业务逻辑修复数据的‘瑕疵’，为后续分析保驾护航”—— 它不是 “繁琐的体力活”，而是 “考验业务敏感度与技术能力的核心环节”。对 CDA 分析师而言，优秀的清洗能力不仅能提升分析效率，更能确保结论的可靠性，避免 “差之毫厘，谬以千里” 的决策偏差。
在数据驱动的时代，“数据质量” 已成为企业的核心竞争力之一。CDA 分析师作为数据清洗的 “质量守护者”，需持续深化 “业务理解 + 工具应用” 的双重能力：既要熟练掌握 SQL、Python 等工具的实操技巧，更要深入理解业务逻辑 —— 每一个清洗策略的选择，都应贴合具体业务场景，最终让 “干净的数据” 转化为 “可靠的业务洞察”，支撑企业精准决策。
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2025-10-15
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
