数据清洗要点

缺失值清洗：

1. 确定缺失值范围：根据缺失值范围来选择下一步操作；

2. 去除不需要的字段：直接删除该字段数据；

3. 填充：根据经验、建模预测等填充缺失值；

4. 重新获取：若信息很重要，确实率很高，可重新获取；

 格式内容清洗

1. 时间、日期等，统一其格式；

2. 内容中不该存在的字符：如空格；

3. 内容与该字段内容不符：如手机号字段存在出生日期；

逻辑错误清洗

1. 去重；

2. 去除不合理值：如人的年龄1000岁；

3. 修正矛盾内容：如身份证号与年龄的逻辑关系；