学习指南

【任务描述】

       某数据分析团队在采集多源招聘网站岗位数据后，发现原始数据存在冗余属性、缺失值、格式混乱等问题，直接影响后续人才需求分析的准确性。现要求团队使用OpenRefine等工具对原始数据进行清洗、集成与转换，生成符合分析标准的高质量数据集，并输出《数据质量评估报告》，为《数字化人才需求洞察报告》提供可靠数据支撑。

【核心任务与技能】

1. 核心问题：

如何识别并清理冗余数据？

如何高效填充或修正缺失值？

如何检测并处理异常数据？

2. 任务目标：

理论认知能力：

能解释数据预处理的四大核心流程（清理、集成、变换、规约）及其作用。

能说明常见数据问题（冗余、缺失、噪声、异常）对分析结果的影响。

工具操作能力：

能独立安装并配置OpenRefine工具，完成数据导入、列操作及历史操作回溯。

问题解决能力：

能根据数据特征选择预处理策略。

能验证预处理后数据的完整性和一致性。

【职业能力要求】

知识要求：掌握数据清洗的核心概念与常见问题（缺失值、异常值、重复数据等），理解数据标准化与规范化的方法；熟悉OpenRefine工具的基本功能与操作流程，了解其在数据预处理中的优势与适用场景。

技能要求：能熟练使用OpenRefine进行数据清洗（文本聚类、分列转换、数据去重等），利用GREL表达式实现复杂数据转换；具备数据质量验证能力，确保清洗后的数据准确且符合分析需求。

态度要求：保持对数据一致性与完整性的严谨态度，注重清洗过程中的细节把控；主动探索高效清洗方法，协作沟通数据问题与解决方案。

【学习活动】

       根据“知识点PPT”和“知识点视频讲解”，完成：（１）任务实践操作