在数据分析中，数据清洗是非常关键且基础的步骤，它有着多方面重要意义和作用。在当今数据驱动的时代，数据分析已成为企业和个人决策的重要工具。随着人工智能技术的快速发展，AI 驱动的数据分析工具正在改变我们处理和分析数据的方式。本文将介绍
如何使用 DeepSeek 进行数据清洗
。
数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等，是数据预处理的一个重要环节，其目的是提高数据质量。
处理缺失值：
数据中可能存在某些字段的值缺失的情况。例如某数据字段为空。可以删除包含缺失值的记录，如果缺失值数量较少且对整体分析影响不大时可采用这种方法
处理重复值：
数据集中可能存在重复的记录，这会影响数据分析的准确性和效率。通过对数据进行
查重操作
，找出并删除重复的记录，只保留唯一的记录。
处理异常值：
异常值是指与其他数据明显不一致的数据点，可能是由于数据
录入错误
、测量误差或其他原因导致的。对于异常值，可以根据具体情况进行处理，修正错误的异常值、删除明显不合理的异常值或者将其作为特殊情况单独分析。
数据标准化：
将数据转换为统一的格式和标准，以便于进行分析和比较。如将日期
格式统一
为 “YYYY-MM-DD”，将不同单位的数值数据转换为相同的单位；将文本数据转换为统一的编码格式，如将所有的
英文字母转换为大写或小写
等。
数据关联一致性检查：
当数据来自多个数据源或多个表时，需要检查数据之间的关联一致性。例如在一个包含客户信息和订单信息的数据库中，客户表中的客户 ID 和订单表中的客户 ID 应该是一致的，如果存在不一致的情况，需要进行修正。
以一个销售数据表为例子，里面可能存在不标准的“脏数据”。结合DeepSeek进行数据清洗可以显著提升数据质量和分析效果。
把相关的表导入Deepseek后，下指令筛选出不合格数据：
Deepseek识别出来以下问题：
1. 缺失值
订单ID 1021：销售额为空。
2. 异常值
订单ID 1006：销量为1，但销售额为500，这可能是一个异常值，因为其他销量为1的订单（如1006、1025）的销售额明显较低。
订单ID 1009 和 1017：销量为0，销售额为0，这可能表示无效订单或数据录入错误。
3. 重复数据
订单ID 1029：出现了两次，商品G的销量和销售额完全相同，可能是重复录入。
4. 不一致的数据
商品E的销售额：订单ID 1006的销售额为500，而其他订单（如1012、1020、1028）的销售额较低，可能存在不一致。
处理方案
处理缺失值：
对于订单ID 1021，可以尝试填补缺失的销售额。例如，根据商品G的平均销售额进行填补。
处理异常值：
对于订单ID 1006，可以进一步调查是否为数据录入错误，或者根据商品E的平均销售额进行修正。
对于订单ID 1009 和 1017，可以考虑删除这些记录，或者标记为无效订单。
处理重复数据：
删除订单ID 1029的重复记录。
处理不一致的数据：
对于商品E的销售额，可以检查是否有其他数据支持订单ID 1006的销售额，或者根据其他订单的平均值进行修正。
Deepseek处理后的表如右图所示，为了避免AI的处理方式不规范，仍需要人工检查清洗结果。
比如右图处理中ID1006因为是单价错误的数据，Deepseek直接进行了删除处理，此时数据分析师需要根据事实调整输出的策略。
最后保存清洗后的数据，并记录清洗过程。
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