店铺数据清洗全流程：90%商家忽略的异常值处理技巧 | 帆软九数云

九数云BI小编 | 发表于：2025-03-20 11:48:57

在现代电商运营中，数据已经成为商家决策的重要依据。店铺的每一笔交易、每一位顾客的行为，乃至每一次点击，都会产生大量的数据。这些数据中包含了商家分析市场、优化运营和提高转化率的关键信息。想要从这些海量的数据中提取有价值的洞察，数据清洗的工作至关重要。

一、什么是数据清洗？

数据清洗是指对原始数据进行检查、处理和修正的过程。它的目的是去除数据中的错误、不完整、不一致以及不相关的信息，以确保数据的质量和可靠性。对于电商商家来说，数据清洗的质量直接影响到后续分析和决策的准确性。尤其是在处理异常值时，很多商家往往忽视这一环节，导致数据分析结果的偏差。

二、数据清洗的核心流程

店铺数据清洗一般包括以下几个核心步骤：

数据导入与汇总：首先将店铺的各类数据（如销售数据、客户数据、产品数据等）导入分析系统，并进行初步的汇总。这一步骤为后续清洗工作提供了基础。

缺失值处理：数据中常常存在一些缺失值，可能是由于系统故障、用户行为不完整等原因。这些缺失值需要根据业务场景进行填补，常见的处理方式包括删除、均值填充或使用预测模型填补。

重复数据处理：重复数据会严重影响分析结果的准确性，特别是当数据量庞大时。通过去重操作，可以确保每一条数据的唯一性。

异常值识别与处理：异常值是指在数据集中显得异常的值，这些值可能是由于数据录入错误、传感器故障或其他不可预见的因素引起的。如何识别和处理异常值，是数据清洗中最为关键的一步，也是90%商家忽视的环节。

三、异常值的类型与识别方法

异常值一般分为两类：离群值（Outliers）和错误值（Errors）。离群值通常是正常数据中偏离很远的点，而错误值则是数据输入错误导致的异常。对于电商店铺来说，异常值可能表现为订单金额异常高、交易频率过高或过低等。

统计方法：利用统计学方法，如Z-Score和IQR（四分位数法），可以快速识别异常值。例如，Z-Score大于3的值通常被认为是异常值；而IQR法则根据数据的四分位差来判断异常。

可视化方法：通过箱线图、散点图等可视化手段，可以直观地发现数据中的异常值。这种方法特别适用于大规模数据集的快速分析。

机器学习方法：如果数据量非常庞大，可以借助机器学习算法进行异常值检测。常用的算法包括IsolationForest和DBSCAN等，它们能够根据数据的分布自动识别异常。

四、异常值处理技巧

一旦识别出异常值，接下来的任务就是处理这些异常数据。以下是几种常见的处理技巧：

删除异常值：如果异常值数量较少且明显为错误数据，可以选择直接删除这些数据。这样做的前提是确保这些数据的删除不会影响分析结果的整体代表性。

修正错误值：对于明显的错误值（如输入错误的价格），可以根据业务逻辑或历史数据进行修正。例如，如果某个订单的价格为负数，显然是错误数据，可以将其修正为正常范围内的价格。

替代处理：对于离群值，特别是那些无法准确识别为错误数据的异常值，可以使用替代方法进行处理。例如，使用邻近值填补异常数据，或者将其替换为数据集的均值、中位数等。

五、为什么商家忽略异常值处理？

许多电商商家在数据清洗过程中容易忽略异常值的处理，主要原因在于以下几点：

缺乏数据清洗意识：大多数商家对于数据清洗的重视程度不足，往往只关注销售数据和顾客数据的收集，而忽视了数据质量的提升。结果，数据中的异常值被直接带入分析中，导致后续决策出现偏差。

异常值处理难度较大：异常值的处理并不是一件容易的事，它需要结合具体的业务场景进行判断。错误的处理方法可能会导致数据进一步失真，影响分析结果。

数据量庞大：对于一些大中型店铺来说，数据量非常庞大，异常值的处理可能会消耗大量时间和精力。很多商家为了追求短期效率，选择忽视这一环节。

六、异常值处理的实际案例分析

为了帮助商家更好地理解异常值的处理，下面以一个电商店铺的订单数据为例，说明如何通过异常值处理提升数据的准确性。

假设某电商店铺的订单数据中，有一笔订单金额高达10万元，而该店铺的平均订单金额通常为200元左右。通过Z-Score方法，我们发现这笔订单的Z-Score大于3，属于异常值。如果直接删除该订单数据，会影响店铺的销售总额统计，导致整体业绩看起来远低于实际水平。因此，商家可以选择使用修正方法，将这笔订单金额修正为合理范围内的数值，从而避免因单一异常值导致整体数据失真。