TCAICI 41-2022 大数据分析与应用开发职业技能等级标准

《TCAICI 41-2022大数据分析与应用开发职业技能等级标准》中关于数据分析流程的部分有显著更新。相比旧版，新版更强调数据预处理的重要性，并细化了具体操作步骤。

在实际应用中，数据预处理是整个数据分析工作的基础环节。例如，在某电商平台的用户行为分析项目中，我们首先需要对原始日志数据进行清洗。这包括去除重复记录、填补缺失值等操作。以填补缺失值为例，可以采用均值填充法，即计算该字段所有非空值的平均数，然后将缺失处替换为这个平均数。但需要注意的是，这种方法仅适用于数值型数据，且数据分布较为均匀的情况。对于分类数据，则可以使用众数填充法。此外，还要注意控制填充比例，一般不应超过总数据量的10%。

通过这样的数据预处理，可以有效提升后续建模分析结果的准确性，确保最终决策的科学性。因此，在大数据分析工作中，务必重视并规范地执行数据预处理这一关键步骤。