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数据分析：数据清洗项目案例分析

1数据清洗的重要性

1.1数据质量对分析的影响

在数据分析的领域中，数据质量是决定分析结果准确性和可靠性的重要因素。数据清洗，作为数据分析流程中的关键步骤，旨在提高数据质量，确保后续分析的有效性。数据质量问题可能包括但不限于：

缺失值：数据集中某些字段可能没有记录，这会影响分析的完整性。

异常值：数据中可能包含极端值，这些值可能由于测量错误或数据录入错误而出现，影响分析的准确性。

重复数据：数据集中可能有完全相同的记录，这会导致统计结果的偏差。

不一致的数据格式：如日期格式、货币单位等不统一，影响数据处理的效率。

错误