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知道它们的存在就足够了，我不知道舍入误差会导致太空探测器丢失，直到上大学时我才学到了数据不准确的基础知识。

仔细检查数据总是值得的。这就是为什么分析师 80% 的工作是清理和转换数据以确保其处于良好状态。

检查数据类型是否正确。如果一列数字已存储为字符串，则无法将它们相加。您可以根据相同数字的出现次数创建直方图，但这是另一个问题。

探索性数据分析
数据可视化可以帮助您查看数据是否正确。如果日期格式 瑙鲁电子邮件列表 100000 个联系人线索 不正 确，您可能会看到一些时间上的空白，而您知道这些空白应该发生。它们不需要是复杂的艺术作品，您可以稍后再处理，只需一个简单的折线图即可查看结果是否符合您的预期。

使用不同类型的图表进行实验可以显示数据是否有问题。如果格式不正确，则很可能会出错。

运行 Python 中的简单代码（例如 all_sales.describe()）是汇总数据的绝佳方法。



使用其他简短的代码片段并将它们链接起来，您可以查看是否有任何缺失数据，例如 a它向您显示总共有多少个实体缺失。知道 1,000 个中的 25 个可能不太有用。进一步将其显示为百分比 以获得更好的想法。

我们的数据服务
如果您需要一些专家分析和某人来查找数据中的漏洞，或者不想处理数据不准确问题，那么请联系团队成员，您可以在 LinkedIn 上找到我，我会发布视觉效果并与社区分享一些真正有见地的内容。或者您可以前往我们的联系页面并向我们发送消息！