定量资料数据清理的方法 数据清理是数据分析工作中必不可少的一步，它可以让数据更易于被处理和分析，得到有价值的信息和见解。对定量资料数据清理来说，常用的方法可以归类如下： 1. 删除无用记录 在数据收集前，就应该有清晰的需求，要求收集必要的资料记录；收集过程中，有些记录由于重复或者无用等原因可以删除；最后，数据清理的过程中，如果发现有空值、重复、无效或者无用的记录，可以直接删除。 2. 标准化数据 处理的定量数据可能会存在质量不一致的问题，统一的进行标准化处理，使得不同类型的数据使用一致的规范，方便分析和使用。通常把缩写表示转换为完整表示，装换不一致的尺寸单位等都可以在这一步完成。 3. 更正错误 数据清理过程中，如果发现有一些数据的偏差较大，可能是由于打字错误、填写出错等原因形成的，此时可以进行更新对这些错误的数据数据进行更正。 4. 缺失值填充 缺失值是指数据清理过程中所遇到的缺少某一特定类型资料的记录。处理缺失值，可以以不同模型分析来预测缺失值，也可以以空值补充进数据集中。 5. 异常值处理 异常值是指与其他观测点差别较大的数据点，处理异常值，一般可以将异常值替换为最近的正常值；或者将原始数据按照标准差去除异常值，得到运算数据。 以上就是定量资料数据清理的常用方法，使用它们可以帮助我们更好的处理定量数据，得到优质的数据分析结果。 本文来源：https://www.wddqw.com/doc/a46faec552e79b89680203d8ce2f0066f5336424.html