申論題

資料清理（Data Cleaning）之目的

資料清理（Data Cleaning），又稱為資料清洗或資料清整，是資料分析過程中非常重要的一步。其主要目的是提高資料質量，確保資料的準確性、完整性和一致性，從而提高後續分析和模型建構的可靠性和準確性。具體來說，資料清理有以下幾個目的：

1. 提高資料的準確性和可靠性：

   • 說明：原始資料可能包含錯誤、異常值或不一致的資料，這些問題會影響分析結果的準確性。資料清理過程可以識別並修正這些問題，從而提高資料的準確性和可靠性。
   • 示例：在清理過程中，可以糾正錄入錯誤、修正格式不一致的資料，以及處理重複的記錄。

2. 處理缺失值：

   • 說明：缺失值是資料集中缺少的數據點，可能是由於各種原因（如數據收集過程中的錯誤）導致的。缺失值會影響統計分析和機器學習模型的性能，因此需要妥善處理。
   • 示例：常見的方法包括填補缺失值（使用均值、中位數、眾數等）、刪除包含缺失值的記錄，或者使用插補法填補缺失值。

3. 處理異常值：

   • 說明：異常值（outliers）是明顯偏離其他數據點的數據，可能是錯誤或特殊情況的結果。這些異常值可能會嚴重影響分析結果，因此需要識別和處理。
   • 示例：異常值可以通過統計方法（如箱線圖、標準差）來檢測，處理方法包括刪除異常值或將其轉換為合理的值。

4. 標準化和一致化資料格式：

   • 說明：原始資料可能來自不同來源，格式各異，這會給資料整合和分析帶來困難。資料清理可以將資料轉換為統一的格式，便於後續處理。
   • 示例：將日期格式統一為 YYYY-MM-DD，將數據單位統一為同一標準（如將所有重量單位統一為公斤）。

5. 去重和整合資料：

   • 說明：資料集可能包含重複的記錄，這會影響分析結果的準確性。資料清理過程中需要識別並刪除重複的記錄，確保資料的唯一性和完整性。
   • 示例：通過識別重複的ID或其他標識符來刪除重複記錄。

6. 改善資料的完整性：

   • 說明：資料完整性是指資料集中的所有必要資訊都存在且一致。資料清理過程可以填補缺失的資訊，並確保資料的一致性和完整性。
   • 示例：填補缺失的欄位資料，確保所有欄位都有完整的信息。

總結

資料清理是資料分析中必不可少的一步，其主要目的是提高資料的準確性、可靠性、一致性和完整性，從而確保後續分析和模型構建的準確性和有效性。透過資料清理，可以有效地識別和修正資料中的錯誤和異常，統一資料格式，處理缺失值和異常值，去除重複記錄，從而提高資料質量，為後續的資料分析和決策提供可靠的基礎。