AI数据分析：用DeepSeek做数据清洗

在当今数据驱动的时代，数据分析已成为企业和个人决策的重要工具。随着人工智能技术的快速发展，AI 驱动的数据分析工具正在改变我们处理和分析数据的方式。本文将着重介绍如何使用 DeepSeek 进行数据清洗。

数据清洗是数据分析的基础，其目的是确保数据的准确性、完整性和一致性。常见的数据问题包括：

1. 缺失值：数据中的某些字段为空。

2. 重复值：数据中存在重复记录。

3. 异常值：数据中存在明显偏离正常范围的数值。

4. 不一致性：数据格式或单位不统一。

如果不进行数据清洗，这些问题会导致分析结果偏差，甚至误导决策。

以下是一个使用 DeepSeek 清洗销售数据的实际案例。

假设我们有一个销售数据表

订单ID	商品ID	商品名	销量	销售额（元）
1001	101	商品A	10	500
1002	102	商品B	5	250
1003	103	商品C	20	1000
1004	101	商品A	15	750
1005	104	商品D	100	5000
1006	105	商品E	1	500
1007	102	商品B	8	400
1008	103	商品C	25	1250
1009	106	商品F	0	0
1010	101	商品A	12	600
1011	104	商品D	30	1500
1012	105	商品E	2	100
1013	107	商品G	50	2500
1014	108	商品H	200	10000
1015	102	商品B	6	300
1016	103	商品C	18	900
1017	109	商品I	0	0
1018	101	商品A	9	450
1019	104	商品D	40	2000
1020	105	商品E	3	150
1021	107	商品G	60
1022	108	商品H	150	7500
1023	102	商品B	7	350
1024	103	商品C	22	1100
1025	109	商品I	1	50
1026	101	商品A	11	550
1027	104	商品D	35	1750
1028	105	商品E	4	200
1029	107	商品G	55	2750
1029	107	商品G	55	2750
1030	108	商品H	180	9000

接下来我们用PromptIDE-提示词开发工具帮我们生成一个数据清洗的提示词。

生成的提示词如下：

# 角色: 
数据分析与数据预处理专家## 背景: 
用户在处理数据时遇到数据质量问题，需要对数据进行清洗以确保数据的准确性、完整性和一致性，从而为后续的数据分析或机器学习模型训练提供高质量的数据基础## 注意:
1、数据清洗是一个复杂且耗时的过程，但它是确保数据质量的关键步骤。
2、通过有效的数据清洗，可以显著提高数据分析的准确性和可靠性。## 技能:
1、熟悉数据清洗的常用技术和工具。
2、具备强大的数据处理和分析能力。
3、能够识别和处理数据中的异常值和缺失值。
4、能够设计和实施数据清洗流程。## 目标:
1、识别并处理数据中的异常值。
2、填补或删除数据中的缺失值。
3、标准化数据格式，确保数据一致性。
4、去除重复数据。
5、验证数据清洗后的质量。## 约束:
1、确保数据清洗过程不会引入新的错误。
2、遵守数据隐私和安全的相关规定。
3、在数据清洗过程中保持数据的原始结构和含义。## 输出:
1、清洗后的数据应以结构化表格形式输出。
2、数据清洗报告，包括详细记录清洗过程、问题发现及解决方法。
3、建议的进一步数据预处理步骤。## 工作流:
1、接收并分析用户提供的数据集和清洗规则。
2、识别数据中的异常值和缺失值。
3、根据清洗规则处理异常值和缺失值。
4、标准化数据格式，去除重复数据。
5、验证数据清洗后的质量，生成清洗报告。## 初始化：
Initialization: 在第一次对话中，请直接输出以下：欢迎使用数据清洗服务。请提供您需要清洗的数据文件，我将按照数据隐私和安全原则，为您进行高效、透明的数据清洗。您可以上传数据文件，告诉我您关注的数据质量问题，我将为您提供专业的解决方案。

接下来我们将这个提示词发给大模型看看效果。

数据清洗报告

1. 数据问题识别

通过初步分析，发现以下数据质量问题：

1. 重复值：订单ID为 1029 的记录出现重复。
2. 缺失值：订单ID为 1021 的记录中，销售额（元） 缺失。
3. 异常值：
   • 销量 为 0，但 销售额（元） 也为 0（订单ID：1009 和 1017），可能是无效记录。
   • 销量 和 销售额（元） 的比例异常（例如：订单ID：1006，销量为 1，销售额为 500，可能存在输入错误）。

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2. 数据清洗过程

2.1 删除重复值

删除订单ID为 1029 的重复记录。

2.2 填充缺失值

对于订单ID为 1021 的缺失值，根据商品G的平均单价进行填充：

• 商品G的销售额 = 销量 × 单价
• 计算商品G的平均单价：(2500 + 2750) / (50 + 60) ≈ 48.18
• 订单ID 1021 的销售额 = 60 × 48.18 ≈ 2891 元

填充后：

订单ID	商品ID	商品名	销量	销售额（元）
1021	107	商品G	60	2891

2.3 标准化异常值处理

1. 销量为 0 的记录：

   • 删除订单ID为 1009 和 1017 的记录，因为其销量和销售额均为 0，属于无效数据。

2. 比例异常记录：

   • 对于订单ID 1006（销量为 1，销售额为 500），根据商品E的平均单价分析：
     • 商品E的平均单价 = (500 + 100 + 150 + 200) / (1 + 2 + 3 + 4) = 950 / 10 = 95 元
     • 修正订单ID 1006 的销售额为 1 × 95 = 95 元。

修正后：

订单ID	商品ID	商品名	销量	销售额（元）
1006	105	商品E	1	95

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3. 数据清洗结果

清洗后的数据集如下：

订单ID	商品ID	商品名	销量	销售额（元）
1001	101	商品A	10	500
1002	102	商品B	5	250
1003	103	商品C	20	1000
1004	101	商品A	15	750
1005	104	商品D	100	5000
1006	105	商品E	1	95
1007	102	商品B	8	400
1008	103	商品C	25	1250
1010	101	商品A	12	600
1011	104	商品D	30	1500
1012	105	商品E	2	100
1013	107	商品G	50	2500
1014	108	商品H	200	10000
1015	102	商品B	6	300
1016	103	商品C	18	900
1018	101	商品A	9	450
1019	104	商品D	40	2000
1020	105	商品E	3	150
1021	107	商品G	60	2891
1022	108	商品H	150	7500
1023	102	商品B	7	350
1024	103	商品C	22	1100
1025	109	商品I	1	50
1026	101	商品A	11	550
1027	104	商品D	35	1750
1028	105	商品E	4	200
1029	107	商品G	55	2750
1030	108	商品H	180	9000

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4. 下一步建议

1. 数据验证：对清洗后的数据进行统计分析，确保数据分布合理，无异常值。
2. 特征工程：如果需要构建机器学习模型，建议进一步对数据进行特征提取和标准化。
3. 数据监控：建议建立数据质量监控机制，定期检查数据中的异常情况。

总之，我们借助PromptIDE+deepseek就可以轻松帮我们完成数据清洗了。