数据清洗：从混乱到洞察的艺术与科学

引言：数据质量的隐性成本
在数据驱动的决策时代，一个残酷的现实是：数据科学家80%的时间都花在数据清洗和准备上。Gartner的研究表明，低质量数据每年给企业造成的损失平均达到1500万美元。数据清洗不再是数据分析的"准备工作"，而是决定分析成败的核心环节。

什么是数据清洗？
数据清洗是指检测、识别和纠正（或删除）数据集中的错误、不一致和重复的过程。这是一个将"原始数据"转化为"可用数据"的系统性过程。

数据问题的常见类型
完整性缺失：空值、缺失字段、不完整记录
一致性冲突：格式不统一、单位不一致、编码差异
准确性偏差：错误值、异常值、逻辑矛盾
重复冗余：完全重复记录、部分重复信息
时效性问题：过时数据、时间戳错误

数据清洗的四大维度
维度一：结构性清洗
处理数据格式和结构问题：
列拆分与合并
数据类型转换
表格结构规范化
多源数据对齐

维度二：内容性清洗
处理数据值层面的问题：
缺失值处理（插补、删除、标记）
异常值检测与处理
错误值纠正
标准化与归一化

维度三：一致性清洗
确保数据逻辑统一：
单位统一转换
编码标准化
命名规范统一
业务规则验证

维度四：完整性清洗
构建完整数据视图：
多源数据融合
时间序列补全
关联数据补充
数据丰富化处理