在數據分析中，數據清洗（Data Cleaning）是至關重要的一步。數據清洗是指識別並糾正數據中的錯誤或不一致，以確保數據的質量和可靠性。這一步通常包括處理缺失值、去除重複數據、糾正格式錯誤和處理異常值等。舉例來說，在足球數據分析中，如果某球員的比賽數據顯示進球數為負數，這顯然是一個錯誤，需被修正或剔除。
常見的數據清洗技術包括：
- 缺失值處理：可以選擇刪除包含缺失值的記錄，或者用平均值、中位數或最常見值來填補缺失值。
- 重複數據刪除：刪除數據集中重複的記錄，以避免分析結果受到影響。
- 格式一致性：確保所有數據格式一致，例如日期格式統一為YYYY-MM-DD。
- 異常值處理：識別並糾正或移除數據中的異常值，確保數據的準確性。
通過良好的數據清洗，我們能夠顯著提高數據分析的準確性和可靠性，進而提升模型的預測能力和分析結果的可信度。
