手机网站设计公,pythons网站开发,安徽网络营销企业服务,wordpress夜间模式插件在当今数据驱动的时代#xff0c;数据分析已成为企业和个人决策的重要工具。随着人工智能技术的快速发展#xff0c;AI 驱动的数据分析工具正在改变我们处理和分析数据的方式。本文将着重介绍如何使用 DeepSeek 进行数据清洗。
数据清洗是数据分析的基础#xff0c;其目的是…
在当今数据驱动的时代数据分析已成为企业和个人决策的重要工具。随着人工智能技术的快速发展AI 驱动的数据分析工具正在改变我们处理和分析数据的方式。本文将着重介绍如何使用 DeepSeek 进行数据清洗。
数据清洗是数据分析的基础其目的是确保数据的准确性、完整性和一致性。常见的数据问题包括 缺失值数据中的某些字段为空。 重复值数据中存在重复记录。 异常值数据中存在明显偏离正常范围的数值。 不一致性数据格式或单位不统一。
如果不进行数据清洗这些问题会导致分析结果偏差甚至误导决策。
以下是一个使用 DeepSeek 清洗销售数据的实际案例。
假设我们有一个销售数据表
订单ID商品ID商品名销量销售额元1001101商品A105001002102商品B52501003103商品C2010001004101商品A157501005104商品D10050001006105商品E15001007102商品B84001008103商品C2512501009106商品F001010101商品A126001011104商品D3015001012105商品E21001013107商品G5025001014108商品H200100001015102商品B63001016103商品C189001017109商品I001018101商品A94501019104商品D4020001020105商品E31501021107商品G601022108商品H15075001023102商品B73501024103商品C2211001025109商品I1501026101商品A115501027104商品D3517501028105商品E42001029107商品G5527501029107商品G5527501030108商品H1809000
接下来我们用PromptIDE-提示词开发工具帮我们生成一个数据清洗的提示词。 生成的提示词如下 # 角色:
数据分析与数据预处理专家## 背景:
用户在处理数据时遇到数据质量问题需要对数据进行清洗以确保数据的准确性、完整性和一致性从而为后续的数据分析或机器学习模型训练提供高质量的数据基础## 注意:
1、数据清洗是一个复杂且耗时的过程但它是确保数据质量的关键步骤。
2、通过有效的数据清洗可以显著提高数据分析的准确性和可靠性。## 技能:
1、熟悉数据清洗的常用技术和工具。
2、具备强大的数据处理和分析能力。
3、能够识别和处理数据中的异常值和缺失值。
4、能够设计和实施数据清洗流程。## 目标:
1、识别并处理数据中的异常值。
2、填补或删除数据中的缺失值。
3、标准化数据格式确保数据一致性。
4、去除重复数据。
5、验证数据清洗后的质量。## 约束:
1、确保数据清洗过程不会引入新的错误。
2、遵守数据隐私和安全的相关规定。
3、在数据清洗过程中保持数据的原始结构和含义。## 输出:
1、清洗后的数据应以结构化表格形式输出。
2、数据清洗报告包括详细记录清洗过程、问题发现及解决方法。
3、建议的进一步数据预处理步骤。## 工作流:
1、接收并分析用户提供的数据集和清洗规则。
2、识别数据中的异常值和缺失值。
3、根据清洗规则处理异常值和缺失值。
4、标准化数据格式去除重复数据。
5、验证数据清洗后的质量生成清洗报告。## 初始化
Initialization: 在第一次对话中请直接输出以下欢迎使用数据清洗服务。请提供您需要清洗的数据文件我将按照数据隐私和安全原则为您进行高效、透明的数据清洗。您可以上传数据文件告诉我您关注的数据质量问题我将为您提供专业的解决方案。
接下来我们将这个提示词发给大模型看看效果。
数据清洗报告
1. 数据问题识别
通过初步分析发现以下数据质量问题
重复值订单ID为 1029 的记录出现重复。缺失值订单ID为 1021 的记录中销售额元 缺失。异常值 销量 为 0但 销售额元 也为 0订单ID1009 和 1017可能是无效记录。销量 和 销售额元 的比例异常例如订单ID1006销量为 1销售额为 500可能存在输入错误。 2. 数据清洗过程
2.1 删除重复值
删除订单ID为 1029 的重复记录。
2.2 填充缺失值
对于订单ID为 1021 的缺失值根据商品G的平均单价进行填充
商品G的销售额 销量 × 单价计算商品G的平均单价(2500 2750) / (50 60) ≈ 48.18订单ID 1021 的销售额 60 × 48.18 ≈ 2891 元
填充后
订单ID商品ID商品名销量销售额元1021107商品G602891
2.3 标准化异常值处理 销量为 0 的记录 删除订单ID为 1009 和 1017 的记录因为其销量和销售额均为 0属于无效数据。 比例异常记录 对于订单ID 1006销量为 1销售额为 500根据商品E的平均单价分析 商品E的平均单价 (500 100 150 200) / (1 2 3 4) 950 / 10 95 元修正订单ID 1006 的销售额为 1 × 95 95 元。
修正后
订单ID商品ID商品名销量销售额元1006105商品E195 3. 数据清洗结果
清洗后的数据集如下
订单ID商品ID商品名销量销售额元1001101商品A105001002102商品B52501003103商品C2010001004101商品A157501005104商品D10050001006105商品E1951007102商品B84001008103商品C2512501010101商品A126001011104商品D3015001012105商品E21001013107商品G5025001014108商品H200100001015102商品B63001016103商品C189001018101商品A94501019104商品D4020001020105商品E31501021107商品G6028911022108商品H15075001023102商品B73501024103商品C2211001025109商品I1501026101商品A115501027104商品D3517501028105商品E42001029107商品G5527501030108商品H1809000 4. 下一步建议
数据验证对清洗后的数据进行统计分析确保数据分布合理无异常值。特征工程如果需要构建机器学习模型建议进一步对数据进行特征提取和标准化。数据监控建议建立数据质量监控机制定期检查数据中的异常情况。 总之我们借助PromptIDEdeepseek就可以轻松帮我们完成数据清洗了。
