项目二 数据质量提升：数据清洗与加工 任务一识别数据质量问题

知识目标

1.理解处理数据质量问题的目的和作用。

2.掌握常见的数据质量问题及其处理方法。

技能目标

1.能够识别实际业务中的数据质量问题。

2.能够使用大数据分析平台对数据质量问题进行处理和加工。

素质目标

1.培养对数据质量问题的敏感性和责任感。

2.具备严谨细致的工作态度。

教学重点：

数据去重的逻辑与操作：理解重复值的定义及删除重复值的应用场景，掌握大数据分析平台中“去重”节点的操作流程。

缺失值的处理方法：掌握删除缺失值和替换缺失值的具体操作，理解不同方法对业务分析的影响。

教学难点：

缺失值处理策略的选择：学生易混淆删除缺失值与替换缺失值的适用场景（如“阅读量缺失值替换为0”的业务逻辑合理性）。

平台操作细节：部分学生可能因不熟悉大数据分析平台的节点连接和参数设置（如“常量”转换器的使用）导致操作失误。

解决方案：

-难点1:通过对比案例（如“删除缺失值导致数据量减少”vs“替换缺失值保留数据但可能引入偏差”）引导学生理解策略选择的业务背景。

-难点2:分步演示平台操作，强调“拖拽连线逻辑”和“参数设置细节”并提供操作流程图辅助记忆。

1.培养对数据质量问题的敏感性和责任感。

2.具备严谨细致的工作态度。