項目二 數據質量提升：數據清洗與加工 任務一識別數據質量問題

知識目標

1.理解處理數據質量問題的目的和作用。

2.掌握常見的數據質量問題及其處理方法。

技能目標

1.能夠識別實際業務中的數據質量問題。

2.能夠使用大數據分析平臺對數據質量問題進行處理和加工。

素質目標

1.培養對數據質量問題的敏感性和責任感。

2.具備嚴謹細致的工作態度。

教學重點：

數據去重的邏輯與操作：理解重復值的定義及刪除重復值的應用場景，掌握大數據分析平臺中“去重”節點的操作流程。

缺失值的處理方法：掌握刪除缺失值和替換缺失值的具體操作，理解不同方法對業務分析的影響。

教學難點：

缺失值處理策略的選擇：學生易混淆刪除缺失值與替換缺失值的適用場景（如“閱讀量缺失值替換為0”的業務邏輯合理性）。

平臺操作細節：部分學生可能因不熟悉大數據分析平臺的節點連接和參數設置（如“常量”轉換器的使用）導致操作失誤。

解決方案：

-難點1:通過對比案例（如“刪除缺失值導致數據量減少”vs“替換缺失值保留數據但可能引入偏差”）引導學生理解策略選擇的業務背景。

-難點2:分步演示平臺操作，強調“拖拽連線邏輯”和“參數設置細節”并提供操作流程圖輔助記憶。

1.培養對數據質量問題的敏感性和責任感。

2.具備嚴謹細致的工作態度。