特征工程系列:数据清洗异常值检测、清洗，缺失值填充_missing值填充 🚀

大数据时代，数据清洗是数据分析与处理的重要一环，没有高质量的数据，任何分析都难以达到预期效果。今天我们就来聊聊如何通过特征工程技术，对数据进行清洗，让数据更加干净、整洁。🔍

首先，我们来谈谈异常值检测与清洗。异常值就像是数据中的“噪音”，它们的存在会影响模型训练的效果。通过统计学方法（如Z-score、IQR）和机器学习方法（如Isolation Forest），我们可以识别并处理这些异常值。一旦发现异常值，我们可以选择删除或替换它们。如果数据集中异常值较少，直接删除可能更简单；而对于重要数据集，则可以考虑使用插值法或其他策略来替代异常值。🚨

接着，我们来看看缺失值的填充。缺失值就像是数据中的“黑洞”，影响着数据分析的完整性。常用的缺失值填充方法包括均值填充、中位数填充、众数填充以及基于模型的预测填充。选择哪种方法取决于数据的特性和缺失程度。有时，简单的填充方法已经足够，而复杂的情况可能需要借助机器学习模型来预测缺失值。📊

最后，不要忘了，在完成异常值检测与清洗、缺失值填充后，我们应该重新审视数据质量，确保数据清洗工作达到了预期目标。🔧

通过上述步骤，我们不仅能够提高数据质量，还能为后续的数据分析与建模打下坚实的基础。希望今天的分享对你有所帮助！🌟