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填充缺失值：根据数据的分布情况，可以采用均值、中位数、众数或插值法等方法来填充缺失值。
对于数据均匀的情况，可以使用均值法填充；对于数据分布倾斜的情况，可以使用中位数填充。
此外，还可以使用模型计算值来代替缺失值，如基于完整数据集建立回归方程，然后利用已知属性值代入方程来估计未知属性值。
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三、处理异常值识别异常值：可以通过箱型图、z-sre方法、四分位距（iqr）法等方式来识别数据中的异常值。
处理异常值：对于识别出的异常值，可以根据具体情况进行处理。
常见的处理方法包括不处理（如果异常值是由于实际存在的极端现象导致的）、用平均值替代（简单高效，但可能引入偏差）、视为缺失值处理（采用处理缺失值的方法来处理异常值）等。
四、数据转换与标准化数据转换：根据需要将分类数据转换为数值型数据，或者对数据进行对数转换等处理，以便进行后续的数据分析。
数据标准化：将数据按照一定规则进行格式化，如将字符串转换为数字；或者将数据转化到相同的范围内，如使用-ax归一化或z-sre归一化等方法，以便进行比较和分析。
五、其他常见技巧统一数值口径：在处理数据时，需要确保数值口径的统一性。
例如，在统计销售任务指标时，需要明确是使用合同金额还是回款金额等。
去掉多余的空格：原始数据中可能夹杂着大量的空格，这可能会在筛选数据或统计时带来麻烦。
可以使用tri、ltri、rtri等函数来去除数据两端的空格。
字段去重：如果数据中存在重复字段，需要进行去重处理。
可以使用excel中的“删除重复项”
功能或编写相应的代码来实现。
拆分单元格：对于合并的单元格，需要进行拆分并填充相应的数据。
可以使用excel中的“取消合并单元格”
功能，并结合定位空白单元格和填充数据等操作来实现。
分组计算：有时需要根据某些条件对数据进行分组计算。
可以使用vlookup函数等来实现字段的合并和计算。
二维表转换：在处理复杂数据时，可能需要将二维表进行转换。
可以使用数据透视表等工具来实现。
综上所述，数据清洗是一个复杂且耗时的过程，需要根据数据的具体情况和业务需求选择合适的清洗方法和技巧。
同时，数据清洗也是一个反复的过程，需要不断地检查和修正数据中的问题。
李明在进行缺失值填充时，可以采用多种具体方法，这些方法的选择通常取决于数据的性质、缺失值的数量以及分析目的。
以下是一些常见的缺失值填充方法：一、固定值填充特定值填充：使用一个特定的数值（如0、9999、-9999等）来填充缺失值。
这种方法简单易行，但可能引入偏差，特别是当缺失值数量较多时。
特殊标记填充：使用一个特殊值（如null、na等）来标记缺失值。
这种方法有助于保留缺失值的信息，便于后续处理和分析。
二、统计值填充均值填充：对于数值型数据，可以使用未缺失数据的均值来填充缺失值。
适用于数据分布均匀且没有异常值的情况。
中位数填充：使用未缺失数据的中位数来填充缺失值。
适用于数据分布不均或有异常值的情况，因为中位数对异常值不敏感。
众数填充：对于分类数据，可以使用未缺失数据的众数来填充缺失值。
这种方法保留了数据的主要趋势。
三、插值法填充线性插值：根据数据点的线性关系，通过已知的邻近数据点来预测缺失值。
适用于数据变化趋势为线性的情况。
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