数据清洗
数据清洗
数据清洗是数据分析的重要步骤之一。在采集数据后，可能会存在一些错误、不一致、重复、缺失或者无关的数据，这些问题可能会对数据分析的结果产生负面影响。数据清洗就是找出并纠正这些问题，确保数据的质量和准确性
数据清洗的作用
- 提高数据质量
无论是在量化投资、数据挖掘还是机器学习中，高质量的数据都是获得准确结果的基础。数据清洗可以消除数据中的噪声和不一致性，从而提高数据的质量
- 减少模型误差
“垃圾进，垃圾出”，如果训练模型的数据中存在错误或者无关的信息，那么模型的预测结果可能就会不准确。通过数据清洗，我们可以减少这种误差
- 节省分析时间
处理干净的数据比处理脏数据要更快和更容易。数据清洗可以帮助我们节省在数据预处理和模型训练过程中的时间
- 提高决策的可信度
在量化投资中，决策通常基于数据分析的结果。如果数据中存在错误，那么决策的可信度就会降低。通过数据清洗，我们可以提高决策的可信度
数据清洗要处理的问题
- 错误值
错误值指错误的数据，这可能是由于数据源录入数据错误等原因造成，首先应该选择有质量保证的数据源以减少错误值，然后可以用交叉比对等方法来识别和处理错误值。
- 缺失值
缺失值是数据清洗中最常见的问题之一。这可能是因为在收集数据的过程中，某些信息没有被记录，或者在数据传输过程中丢失了。处理缺失值的策略有很多，比如可以删除含有缺失值的记录，或者使用统计方法（如平均值、中位数或众数）来填补缺失值。
- 异常值（或称极端值）
异常值是指那些明显偏离正常范围的数据点。它们可能是由于数据输入错误、测量误差或者其他未知因素造成的。异常值的存在会对数据分析的结果产生不良影响。识别和处理异常值是数据清洗的重要部分。
- 重复数据
重复数据是指数据集中存在两条或多条相同的记录。这可能是由于数据收集过程中的错误，或者数据合并时的重叠造成的。重复数据会导致数据分析的结果偏向某个方向，因此需要在数据清洗过程中删除。
- 数据格式不一致
数据格式不一致的问题可能源于各种因素，比如数据的度量单位不一致，或者同一字段在不同的记录中被不同地表示。例如，日期可能在一些记录中表示为"2023/07/26"，在其他记录中表示为"26-07-2023"。这种不一致性会导致数据分析的困难，需要在数据清洗过程中进行处理。
- 数据类型错误
在某些情况下，数据可能被错误地记录为错误的类型。例如，一个应该是数值的字段可能被记录为文本，或者一个应该是日期的字段可能被记录为数值。这种问题需要在数据清洗过程中通过转换数据类型来解决。
- 数据单位不一致
例如金额单位分别为元、千元、万元；股票数量单位分别为股、手、万股等。单位不一致的数据在相互运算时要先统一单位，否则就会导致结果错误