解锁清洁数据：使用SQL掌握关键EDA操作
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原文英文，约600词，阅读约需2分钟。
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内容提要
脏数据会影响分析，通常由文件转换、数据类型错误或输入不当引起。SQL可用于清理数据，解决不一致、缺失值和格式问题。清理步骤包括检查重复、处理缺失值和修正格式。修改前需备份数据以防丢失。
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关键要点
- 脏数据是指包含错误、缺失值或组织不良的数据集，影响分析效果。
- 脏数据的常见原因包括文件转换问题、数据类型错误和输入不当。
- SQL可以帮助清理数据，去除不一致性、修正数据类型和处理缺失值。
- 数据检查的重要性在于发现数据的优缺点，分析师通常花费80%的时间在数据清理上。
- 检查数据时需要关注重复记录、缺失值和数据不一致性。
- 清理脏数据的步骤包括检查重复、处理缺失值、修正不一致性和修复格式错误。
- 在修改数据之前，必须备份数据以防止数据丢失。
- 备份表格和重要列可以确保在需要时恢复原始数据。
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