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数据的收集、整理、描述

contents目录数据收集方法与技巧数据整理过程与规范数据描述性统计方法数据探索性分析方法数据质量评估及改进策略案例分享：某电商平台用户行为数据分析实践

01数据收集方法与技巧

确定研究目标明确需要解决的问题或研究的主题，以便确定所需数据的类型和范围。识别关键变量找出影响研究目标的主要因素，作为数据收集的重点。制定假设根据研究目标和关键变量，提出可验证的假设，为后续数据分析提供方向。明确数据收集目的

03混合数据来源结合一手和二手数据，提高数据质量和多样性。01一手数据通过直接调查、实验等方式获取的数据，具有针对性和实时性。02二手数据从已有研究、报告、数据库等获取的数据，可节省成本和时间。选择合适的数据来源

确保问卷内容与调查目的紧密相关。明确调查目的使用清晰、简洁、无歧义的语言，避免引导性问题和专业术语。设计合理问题按照逻辑顺序排列问题，便于受访者理解和回答。确定问题顺序针对受访者的年龄、文化、职业等特点设计问卷，提高回收率和数据质量。考虑受访者特点设计有效调查问卷

明确需要爬取的数据来源和范围，如特定网站、数据库等。确定爬取目标选择合适的爬虫工具编写爬虫程序数据清洗和整理根据爬取目标和自身技术水平选择合适的爬虫工具，如Scrapy、BeautifulSoup等。按照目标网站的结构和特点，编写相应的爬虫程序，实现数据的自动抓取和解析。对抓取的数据进行清洗、去重、转换等处理，以便后续分析和应用。网络爬虫技术应用

02数据整理过程与规范

去除重复数据根据主键或特定字段，识别并删除重复记录，确保数据唯一性。清洗无效数据检查数据有效性，删除无效、不合理或错误的数据记录。修正错误数据对识别出的错误数据进行修正，如拼写错误、格式错误等。数据清洗与去重

根据需要将数据转换为合适的类型，如文本、数值、日期等。数据类型转换统一数据的显示格式，如日期格式、数值精度、文本编码等。数据格式化将数据按照一定比例进行缩放，使其落入一个特定区间，便于后续分析。数据标准化数据转换与格式化

直接删除含有缺失值的记录或字段，适用于缺失比例较小的情况。删除缺失值通过一定方法估计缺失值并进行填充，如均值插补、中位数插补、多重插补等。插补缺失值在某些情况下，可以选择保留缺失值，作为数据分析的一部分。不处理缺失值缺失值处理策略

异常值处理根据异常值的性质和影响程度，选择删除、替换或保留异常值。异常值分析对异常值进行深入分析，探究其产生原因及可能对结果产生的影响。异常值检测通过统计方法或可视化手段识别异常值，如箱线图、散点图等。异常值检测与处理

03数据描述性统计方法

123所有数值的和除以数值的个数，反映数据的平均水平。均值将一组数据从小到大排序后，位于中间位置的数，反映数据的中心位置。中位数一组数据中出现次数最多的数，反映数据的集中情况。众数集中趋势度量：均值、中位数、众数

方差各数值与均值之差的平方和的平均数，反映数据的离散程度。极差一组数据中最大值与最小值之差，反映数据的变动范围。标准差方差的算术平方根，反映数据的波动情况。离散程度度量：方差、标准差、极差

数据分布形态的偏斜程度，分为左偏和右偏。左偏表示数据向左倾斜，右偏表示数据向右倾斜。数据分布形态的尖锐程度，分为尖峰、平峰和偏峰。尖峰表示数据分布较集中，平峰表示数据分布较分散，偏峰表示数据分布既不集中也不分散。分布形态描述：偏态、峰态峰态偏态

适用于展示连续变量的分布情况，通过矩形的面积表示各组的频数或频率。直方图适用于展示时间序列数据的趋势变化，通过折线的升降表示数据的变化情况。折线图适用于展示两个变量之间的关系，通过点的分布表示变量之间的相关性和趋势。散点图适用于展示一组数据的分布情况，通过箱体的位置、大小和异常点的表示来反映数据的中心位置、离散程度和异常值情况。箱线图可视化呈现技巧

04数据探索性分析方法

箱线图（BoxPlot）用于显示数据分布的中心趋势和离散程度，包括中位数、四分位数、异常值等信息。直方图（Histogram）用于展示数据的分布情况，横轴为数据范围，纵轴为频数或频率，适用于连续型变量。密度图（DensityPlot）通过核密度估计方法绘制，可平滑地展示数据的分布情况，适用于连续型变量。单变量分析：箱线图、直方图等

协方差（Covariance）：表示两个变量总体误差的期望，用于衡量两个变量之间的总体误差。散点图（ScatterPlot）：用于展示两个变量之间的关系，每个点代表一个观测值，横轴和纵轴分别为两个变量的值。相关系数（CorrelationCoefficient）：衡量两个变量之间线性相关程度的统计量，常用皮尔逊相关系数（PearsonCorrelationCoefficient）或斯皮尔曼相关系数（SpearmanCorrelat