通信数据中的缺失值和异常值会导致分析错误。本文展示如何用Python自动化清洗百万级话单，解决数据质量问题，确保分析结果准确可靠，提升运维效率。
智能速览
脏数据包括缺失值、异常值、重复值等类型
Python方法如删除重复值、填充缺失值、检测异常值
数据质量评估指标包括完整性、准确性等
实战案例清洗IMS话单，数据保留率98.04%
清洗后MOS评分从-2.5修正到3.0
精华内容
数据清洗是通信分析的基础。通过实战步骤，学习如何将脏数据转化为高质量数据集，支持精准决策。
数据痛点
在通信运维中，IMS话单常包含缺失值、异常值和重复值，导致分析结果失真。
例如，MOS评分出现-5分或10分，超出合理范围，使平均评分计算错误。
传统Excel处理百万级数据效率低下，易出错，无法批量处理复杂规则。
清洗方法
用Python处理五大问题：删除重复值使用drop_duplicates()；填充缺失值用中位数；检测异常值通过IQR或Z-Score方法；修正数据类型错误；标准化格式。
例如，MOS评分用clip(1,5)截断到合理范围，通话时长负值设为0。
实战步骤
步骤包括：1. 处理重复值，删除1996条；2. 数据类型转换，将非法值转为NaN；3. 缺失值处理，用中位数填充5088个；4. 异常值检测，MOS异常值100个截断；5. 格式标准化，统一IMSI；6. 数据标准化，支持建模。
数据保留率98.04%，清洗后记录数为97,000条。
结果对比
清洗后数据质量显著提升：缺失率从0.38%降至0%；重复率从1.96%降至0%；MOS评分平均从-2.5分修正到3.0分。
可视化显示分布更合理，异常值减少，RSRP范围从[-140,-44]dBm优化至[-112,-58]dBm。
通过Python清洗，通信数据质量大幅提升，确保分析准确。未来可结合AI进行预测优化，推动运维智能化。
