大數據時代，數據分析早已成為能夠幫助管理者和企業做出正確決策的必備法寶.越來越多的企業在面對應聘者時，會優先錄取既懂業務又懂數據的人才。
如何處理可疑或缺失數據
區別在于數據分析是針對個別屬性的實例分析，并提供值范圍，離散值及其頻率，空值發生，數據類型，長度等信息。而數據挖掘是重點關注聚類分析，異常記錄檢測，依賴關系，序列發現，多個屬性之間的關系控制等。
如何處理可疑或缺失數據
準備提供所有可疑數據信息的驗證報告。它應該提供信息，如失敗的驗證標準以及發生的日期和時間，有經驗的數據分析師應該檢查可疑數據以確定其可接受性。應該找出無效數據并用驗證碼替換，對缺失數據進行處理，使用最佳分析策略，如刪除，單一插補方法，基于模型的方法等。
列出清理數據的最佳實踐
首先按不同的屬性排序數據，對于大數據集，逐步清理并改進數據，直到獲得良好的數據質量；對大型數據集，可以先將其分解為小數據集，使用更少的數據將增加迭代速度。
要處理常見的清理任務，請創建一組實用程序函數/工具/腳本。它可能包括基于CSV文件或SQL數據庫重映射值，或者正則表達式搜索和替換，消除所有不匹配正則表達式的值。最后分析每列的匯總統計數據(標準差，均值，缺失值的數量)。
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