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对于数据预处理，学会 pandas 的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了需要掌握的知识点如下 选择数据访问标签特定值布尔索引等 缺失值处理对缺失数据行进行删除或填充 重复值处理重复值的判断与删除 空格和异常值处理清楚不必要的空格和极端异常数据 相关操作描述性统计Apply直方图等 合并符合。

1缺失值处理,你真的会了吗?我们使用SPSS做数据分析的时候，有时会因为问卷的设置或者数据的保存等原因，造成用于分析的数据部分缺失我们分析数据前，需要先解决缺失数据问题，在再做分析2在如图所示的案例中，我们需要对这几个变量做相关性分析我们首先从Excel里面导入测试数据，依次点击“文件打开数据”，选择我们需要的。

1均值插补数据的属性分为定距型和非定距型如果缺失值是定距型的，就以该属性存在值的平均值来插补缺失的值如果缺失值是非定距型的，就根据统计学中的众数原理，用该属性的众数即出现频率最高的值来补齐缺失的值2利用同类均值插补同均值插补的方法都属于单值插补，不同的是，它用。

问卷星的抽奖是真的问卷星的使用前景很好1相对于纸质版问卷，问卷星不用录入数据，可以直接导出，能够帮节省录数据的时间而且能够显示答题时间填写者的ip地址，能够帮助客户剔除无效数据最重要的是，没有缺失值，被试不填写完，都不会让提交2问卷调查法本身具有缺陷，可能会出现共同方法。

缺失值是符合现实的一种数据情况，对于缺失值要用科学手段进行代替平时我们做小论文和小报告，完全可以选择没有缺失值，就是说缺失值处理,你真的会了吗?你在录入数据时的全部数据都是存在的真有缺失就自己填一个，不怕，我们管这个叫“人工填写”，这可是统计学中第一号处理缺失值的科学方法，不同的是人家要的“人工”。

不处理是指在数据预处理阶段，不处理缺失值的数据记录这主要取决于后期的数据分析和建模应用许多模型对缺失值有容忍度或灵活的处理方法，因此在预处理阶段不能进行处理#1604真值转换法 承认缺失值的存在，并将数据缺失作为数据分布规律的一部分，将变量的实际值和缺失作为输入维度参与后续数据处。

产品经理偏定性分析，用户研究偏定量分析，而交互设计是最痛苦也最丰满的，部分定性分析部分定量分析，正所谓尝尽世界心酸泪，收获大地百花情定性分析更加规范化和标准化，而定量分析越来越复杂，很多新方法新技术不断涌现，请看定量分析近年来的新发展和新缺失值处理测量层次非线性关系测量模型潜变量模型。

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