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文档摘要

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数据分析与决策支持手册（执行版）

第1章数据分析基础与工具

1.1数据采集与清洗

数据采集是数据分析的第一步，涉及从各种来源获取结构化和非结构化数据。常见的数据来源包括数据库、API接口、日志文件、传感器、社交媒体、第三方服务等。在实际操作中，需确保数据的完整性、准确性与一致性。采集的数据通常存在缺失值、重复值、格式不一致等问题，需通过数据清洗来解决。例如，使用Python的Pandas库进行数据清洗，可以处理缺失值（如填充均值、中位数或删除缺失记录），去除重复数据，并统一数据格式。

数据清洗的具体步骤包括：检查数据完整性、处理缺失值、去除重复记录、标准化字段、转换数据类型、处