大数据 ETL 异常值缺失值处理完整方案
在大数据时代，数据已成为推动业务创新与决策优化的重要资产。然而，数据的海量、异构及实时性往往伴随着噪声、错误记录以及缺失现象，严重影响下游分析模型的准确性和可靠性。尤其在 ETL（抽取、转换、加载）环节中，如何在海量数据流中迅速甄别并处理异常数据，便成为决定整个数据处理流程成败的关键一环。
目录
第一部分：引言与异常值基础理论
1. 数据质量与 ETL 挑战：开启数据之旅
2. 异常值的定义、分类与影响
2.1 异常值的内涵解析
2.2 分类与典型场景
2.3 异常值对数据分析的潜在危害
3. 异常值处理技术综述
3.1 统计检测法：数字之眼锁定异常
3.2 可视化识别：图形直观揭示真相
3.3 模型检测法：AI 算法的火眼金睛
3.4 业务规则判断：经验与领域知识的结晶
第二部分：异常值处理实战案例与缺失值处理技术综述
4. 异常值处理实战案例
4.1 工业生产数据中的异常检测
4.2 金融数据中的异常交易检测
4.3 医疗监控数据中的异常检测
4.4 电商平台订单数据中的异常检测
4.5 网络流量数据异常检测
5. 缺失值处理技术综述
5.1 删除策略：数据 “断舍离” 的艺术
5.2 简单填充法：统计 “救急” 补洞
5.3 高级插补技术：精密修复缺失数据
5.4 多重插补法（MICE）：缺失处理中的王牌
6. 缺失值处理实战案例
6.1 社会调查数据中的缺失值处理
6.2 金融时间序列数据中的缺失值处理
6.3 医疗监测数据中的缺失值问题
6.4 电商用户行为数据中的缺失值处理
第三部分：大数据 ETL 中异常与缺失的综合处理
7.1 建立高效数据清洗管道的架构设计
7.2 异常值与缺失值协同处理的流程优化
7.3 案例分析：综合 ETL 数据清洗实战
7.4 综合案例
代码说明
第四部分 缺失值处理策略
4. 删除策略：直接移除缺失数据
4.1 列表删除（Listwise Deletion）
4.2 配对删除（Pairwise Deletion）
5. 简单填充法
5.1 均值 / 中位数 / 众数填充
5.2 最近邻填充（KNN Imputation）
6. 缺失值在不同行业的案例分析
6.1 金融行业：信用评分模型
6.2 医疗行业：患者病历数据
6.3 零售行业：用户消费数据
6.4 制造业：设备传感器数据
6.5 物流行业：运输数据
6.6 电商行业：库存管理