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全文目录：
-
- [🌟 开篇语](#🌟 开篇语)
- [📌 章节摘要](#📌 章节摘要)
- [🧠 数据质量的七个维度](#🧠 数据质量的七个维度)
-
- [1️⃣ 完整性（Completeness）](#1️⃣ 完整性（Completeness）)
- [2️⃣ 准确性（Accuracy）](#2️⃣ 准确性（Accuracy）)
- [3️⃣ 一致性（Consistency）](#3️⃣ 一致性（Consistency）)
- [4️⃣ 时效性（Timeliness）](#4️⃣ 时效性（Timeliness）)
- [5️⃣ 唯一性（Uniqueness）](#5️⃣ 唯一性（Uniqueness）)
- [6️⃣ 有效性（Validity）](#6️⃣ 有效性（Validity）)
- [7️⃣ 可信性（Credibility）](#7️⃣ 可信性（Credibility）)
- [🔧 完整性检测：缺失值处理](#🔧 完整性检测：缺失值处理)
- [🚨 异常值检测：统计与机器学习方法](#🚨 异常值检测：统计与机器学习方法)
-
- 异常值的定义与类型
- [方法 1：统计学方法（3σ原则）](#方法 1：统计学方法（3σ原则）)
- [方法 2：箱线图法（可视化）](#方法 2：箱线图法（可视化）)
- [方法 3：孤立森林（Isolation Forest）](#方法 3：孤立森林（Isolation Forest）)
- [方法 4：DBSCAN 聚类](#方法 4：DBSCAN 聚类)
- [🎯 业务规则检测：Boss直聘特定场景](#🎯 业务规则检测：Boss直聘特定场景)
- [📊 数据质量监控看板](#📊 数据质量监控看板)
-
- [DQI (Data Quality Index) 指标体系](#DQI (Data Quality Index) 指标体系)
- [💡 最佳实践总结](#💡 最佳实践总结)
-
- [1. 数据质量检测的实施流程](#1. 数据质量检测的实施流程)
- [2. 异常值处理策略选择](#2. 异常值处理策略选择)
- [3. 性能优化建议](#3. 性能优化建议)
- [📚 本章总结](#📚 本章总结)
- [🌟 文末](#🌟 文末)
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- [✅ 专栏持续更新中｜建议收藏 + 订阅](#✅ 专栏持续更新中｜建议收藏 + 订阅)
- [✅ 互动征集](#✅ 互动征集)
- [✅ 免责声明](#✅ 免责声明)
🌟 开篇语
哈喽，各位小伙伴们你们好呀～我是【喵手】。
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欢迎大家常来逛逛，一起学习，一起进步～🌟
我长期专注 Python 爬虫工程化实战 ，主理专栏 《Python爬虫实战》：从采集策略 到反爬对抗 ，从数据清洗 到分布式调度 ，持续输出可复用的方法论与可落地案例。内容主打一个"能跑、能用、能扩展 "，让数据价值真正做到------抓得到、洗得净、用得上。
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- ✅ 项目落地：数据治理 / 可视化分析 / 场景化应用
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📌 章节摘要
在爬虫项目中，数据质量问题往往比技术实现更棘手。一个看似完美的爬虫可能采集到大量"脏数据"：缺失的薪资字段、异常的负数价格、越界的评分、格式错乱的日期......这些问题如果不在采集阶段处理，会在后续的数据分析、可视化、机器学习环节造成连锁灾难。
本章将系统讲解如何构建生产级的数据质量检测体系，让你的爬虫不仅能"抓"数据，更能"抓好"数据。
读完你将掌握：
- 🔍 7 种数据质量维度的检测方法（完整性、准确性、一致性、时效性等）
- 🛠️ 缺失值处理的 5 种策略（删除、填充、推断、标记、上报）
- 🚨 异常值检测的 6 种算法（统计法、箱线图、孤立森林、DBSCAN等）
- 📊 实时监控数据质量指标（DQI 指数、异常率、覆盖率）
- 🏗️ 数据治理流程设计（采集→验证→清洗→标记→入库→审计）
🧠 数据质量的七个维度
在开始编码前，我们需要建立一个数据质量评估框架。参考 ISO 8000 数据质量标准，我们将数据质量分解为 7 个维度：
1️⃣ 完整性（Completeness）
定义：字段是否缺失，记录是否完整。
检测指标：
python
# 字段级别完整性
completeness_rate = (non_null_count / total_count) * 100
# 记录级别完整性（所有必填字段都不为空）
record_completeness = (complete_records / total_records) * 100实战案例：
python
# Boss 直聘职位数据
required_fields = ['job_title', 'salary_range', 'company_name']
# ❌ 不完整的记录
{
'job_title': 'Python工程师',
'salary_range': None, # ← 缺失！
'company_name': '字节跳动'
}
# ✅ 完整的记录
{
'job_title': 'Python工程师',
'salary_range': '20-35K',
'company_name': '字节跳动'
}2️⃣ 准确性（Accuracy）
定义：数据是否符合真实情况，是否存在错误。
检测方法：
- 格式验证（正则表达式）
- 范围验证（薪资不能为负）
- 业务规则验证（最低薪资 < 最高薪资）
实战案例：
python
# ❌ 不准确的数据
{
'salary_range': '35-20K', # ← 最小值 > 最大值，逻辑错误
'experience': '10-3年', # ← 同上
'company_scale': '-500人' # ← 负数，明显错误
}
# ✅ 准确的数据
{
'salary_range': '20-35K',
'experience': '3-5年',
'company_scale': '500-1000人'
}3️⃣ 一致性（Consistency）
定义：同一实体在不同记录中的数据是否一致。
检测方法：
- 同一公司的名称格式是否统一
- 同一职位的标签是否重复
实战案例：
python
# ❌ 不一致的数据
record_1 = {'company_name': '北京字节跳动科技有限公司'}
record_2 = {'company_name': '字节跳动'}
record_3 = {'company_name': 'ByteDance'} # 同一公司，三种写法
# ✅ 一致的数据（标准化后）
all_records = {'company_name': '字节跳动'}4️⃣ 时效性（Timeliness）
定义：数据是否过时。
检测方法：
- 采集时间戳距今时长
- 发布时间是否在合理范围内
实战案例：
python
from datetime import datetime, timedelta
# ❌ 过时的数据
{
'job_title': 'Python工程师',
'crawl_time': '2023-01-01', # ← 3年前的数据
'publish_time': '2022-12-25'
}
# ✅ 时效性良好
{
'job_title': 'Python工程师',
'crawl_time': '2026-01-31',
'publish_time': '2026-01-30'
}5️⃣ 唯一性（Uniqueness）
定义：记录是否重复。
检测方法：
- 基于 URL 去重
- 基于内容哈希去重
实战案例：
python
# ❌ 重复数据
df = pd.DataFrame([
{'job_url': 'https://example.com/job/123', 'job_title': 'Python工程师'},
{'job_url': 'https://example.com/job/123', 'job_title': 'Python工程师'}, # ← 重复
])
# ✅ 去重后
df_unique = df.drop_duplicates(subset=['job_url'])6️⃣ 有效性（Validity）
定义：数据格式是否符合规范。
检测方法：
- 正则表达式验证
- 枚举值验证
实战案例：
python
# ❌ 无效的数据
{
'salary_range': 'abc-xyz', # ← 非数字
'education': '研究生以上学历', # ← 格式不规范
'email': 'invalid@email' # ← 邮箱格式错误
}
# ✅ 有效的数据
{
'salary_range': '20-35K',
'education': '硕士',
'email': 'hr@company.com'
}7️⃣ 可信性（Credibility）
定义：数据来源是否可靠。
检测方法：
- 来源站点信誉度
- 采集成功率
- 历史数据对比
🔧 完整性检测：缺失值处理
缺失值的类型
python
import pandas as pd
import numpy as np
class MissingValueAnalyzer:
"""
缺失值分析器
功能：
1. 检测缺失值的类型（MCAR、MAR、MNAR）
2. 统计缺失比例
3. 可视化缺失模式
"""
def __init__(self, df):
"""
初始化分析器
参数：
df: pandas DataFrame
"""
self.df = df
self.missing_stats = {}
def analyze(self):
"""
全面分析缺失值
返回：
{
'total_missing': int, # 总缺失数
'missing_rate': float, # 总缺失率
'field_stats': { # 字段级统计
'field_name': {
'missing_count': int,
'missing_rate': float,
'missing_type': str # MCAR/MAR/MNAR
}
}
}
"""
total_cells = self.df.shape[0] * self.df.shape[1]
total_missing = self.df.isnull().sum().sum()
field_stats = {}
for col in self.df.columns:
missing_count = self.df[col].isnull().sum()
missing_rate = (missing_count / len(self.df)) * 100
# 推断缺失类型
missing_type = self._infer_missing_type(col)
field_stats[col] = {
'missing_count': missing_count,
'missing_rate': round(missing_rate, 2),
'missing_type': missing_type,
'non_null_count': len(self.df) - missing_count
}
self.missing_stats = {
'total_cells': total_cells,
'total_missing': total_missing,
'missing_rate': round((total_missing / total_cells) * 100, 2),
'field_stats': field_stats
}
return self.missing_stats
def _infer_missing_type(self, column):
"""
推断缺失值类型
MCAR (Missing Completely At Random): 完全随机缺失
MAR (Missing At Random): 随机缺失（与其他变量相关）
MNAR (Missing Not At Random): 非随机缺失（与自身值相关）
简化判断规则：
- 缺失率 < 5%: 推断为 MCAR
- 5% <= 缺失率 < 30%: 推断为 MAR
- 缺失率 >= 30%: 推断为 MNAR
"""
missing_rate = (self.df[column].isnull().sum() / len(self.df)) * 100
if missing_rate < 5:
return 'MCAR'
elif missing_rate < 30:
return 'MAR'
else:
return 'MNAR'
def print_report(self):
"""打印缺失值分析报告"""
if not self.missing_stats:
self.analyze()
print("\n" + "="*70)
print("📊 缺失值分析报告")
print("="*70)
print(f"总样本数: {len(self.df)}")
print(f"总字段数: {len(self.df.columns)}")
print(f"总单元格数: {self.missing_stats['total_cells']}")
print(f"总缺失数: {self.missing_stats['total_missing']}")
print(f"总缺失率: {self.missing_stats['missing_rate']}%")
print("-"*70)
print(f"\n{'字段名':<20} {'缺失数':>10} {'缺失率':>10} {'类型':>10}")
print("-"*70)
for field, stats in self.missing_stats['field_stats'].items():
if stats['missing_count'] > 0:
print(f"{field:<20} {stats['missing_count']:>10} "
f"{stats['missing_rate']:>9.2f}% {stats['missing_type']:>10}")
print("="*70 + "\n")
# 使用示例
# 假设我们有 Boss 直聘的职位数据
data = {
'job_title': ['Python工程师', 'Java工程师', None, '数据分析师'],
'salary_range': ['20-35K', None, '15-25K', '18-30K'],
'company_name': ['字节跳动', '阿里巴巴', '腾讯', None],
'experience': ['3-5年', '5-10年', None, '1-3年'],
'education': ['本科', None, None, '硕士']
}
df = pd.DataFrame(data)
analyzer = MissingValueAnalyzer(df)
analyzer.print_report()输出示例：
json
======================================================================
📊 缺失值分析报告
======================================================================
总样本数: 4
总字段数: 5
总单元格数: 20
总缺失数: 5
总缺失率: 25.0%
----------------------------------------------------------------------
字段名 缺失数 缺失率 类型
----------------------------------------------------------------------
job_title 1 25.00% MAR
salary_range 1 25.00% MAR
company_name 1 25.00% MAR
experience 1 25.00% MAR
education 2 50.00% MNAR
======================================================================缺失值处理策略
python
class MissingValueHandler:
"""
缺失值处理器
支持 5 种处理策略：
1. 删除策略（Delete）
2. 填充策略（Impute）
3. 推断策略（Predict）
4. 标记策略（Flag）
5. 上报策略（Report）
"""
def __init__(self, df):
self.df = df.copy()
self.original_df = df.copy()
self.operations_log = []
# ========== 策略 1：删除策略 ==========
def delete_missing_rows(self, columns=None, threshold=None):
"""
删除包含缺失值的行
参数：
columns: 指定列（None 表示所有列）
threshold: 缺失值阈值（行内缺失字段数 >= threshold 时删除）
示例：
# 删除 salary_range 字段缺失的行
handler.delete_missing_rows(columns=['salary_range'])
# 删除缺失字段数 >= 2 的行
handler.delete_missing_rows(threshold=2)
"""
before_count = len(self.df)
if threshold:
# 计算每行缺失值数量
missing_counts = self.df.isnull().sum(axis=1)
self.df = self.df[missing_counts < threshold]
else:
# 删除指定列缺失的行
if columns:
self.df = self.df.dropna(subset=columns)
else:
self.df = self.df.dropna()
after_count = len(self.df)
deleted_count = before_count - after_count
self.operations_log.append({
'operation': 'delete_rows',
'columns': columns,
'threshold': threshold,
'deleted_count': deleted_count
})
print(f"✂️ 删除了 {deleted_count} 行（{deleted_count/before_count*100:.2f}%）")
return self.df
def delete_missing_columns(self, threshold=0.5):
"""
删除缺失率过高的列
参数：
threshold: 缺失率阈值（0.5 表示缺失率 >= 50% 的列被删除）
示例：
# 删除缺失率 >= 50% 的列
handler.delete_missing_columns(threshold=0.5)
"""
before_cols = list(self.df.columns)
# 计算每列缺失率
missing_rates = self.df.isnull().sum() / len(self.df)
# 找出缺失率过高的列
cols_to_drop = missing_rates[missing_rates >= threshold].index.tolist()
# 删除列
self.df = self.df.drop(columns=cols_to_drop)
self.operations_log.append({
'operation': 'delete_columns',
'threshold': threshold,
'deleted_columns': cols_to_drop
})
print(f"✂️ 删除了 {len(cols_to_drop)} 列: {cols_to_drop}")
return self.df
# ========== 策略 2：填充策略 ==========
def fill_with_constant(self, columns, value):
"""
用常量填充缺失值
参数：
columns: 要填充的列
value: 填充值
示例：
# 用 '未知' 填充 company_name 的缺失值
handler.fill_with_constant(['company_name'], '未知')
"""
for col in columns:
before_count = self.df[col].isnull().sum()
self.df[col] = self.df[col].fillna(value)
after_count = self.df[col].isnull().sum()
filled_count = before_count - after_count
print(f"📝 {col}: 用 '{value}' 填充了 {filled_count} 个缺失值")
self.operations_log.append({
'operation': 'fill_constant',
'columns': columns,
'value': value
})
return self.df
def fill_with_stats(self, columns, method='mean'):
"""
用统计值填充缺失值
参数：
columns: 要填充的列
method: 统计方法（'mean', 'median', 'mode'）
示例：
# 用中位数填充薪资缺失值
handler.fill_with_stats(['salary_min', 'salary_max'], method='median')
"""
for col in columns:
before_count = self.df[col].isnull().sum()
if method == 'mean':
fill_value = self.df[col].mean()
elif method == 'median':
fill_value = self.df[col].median()
elif method == 'mode':
fill_value = self.df[col].mode()[0] if not self.df[col].mode().empty else None
else:
raise ValueError(f"不支持的方法: {method}")
if fill_value is not None:
self.df[col] = self.df[col].fillna(fill_value)
after_count = self.df[col].isnull().sum()
filled_count = before_count - after_count
print(f"📊 {col}: 用 {method}({fill_value:.2f}) 填充了 {filled_count} 个缺失值")
self.operations_log.append({
'operation': 'fill_stats',
'columns': columns,
'method': method
})
return self.df
def fill_forward_backward(self, columns, method='ffill'):
"""
前向/后向填充（适用于时间序列数据）
参数：
columns: 要填充的列
method: 'ffill'（前向填充）或 'bfill'（后向填充）
示例：
# 用前一个值填充
handler.fill_forward_backward(['price'], method='ffill')
"""
for col in columns:
before_count = self.df[col].isnull().sum()
if method == 'ffill':
self.df[col] = self.df[col].fillna(method='ffill')
elif method == 'bfill':
self.df[col] = self.df[col].fillna(method='bfill')
after_count = self.df[col].isnull().sum()
filled_count = before_count - after_count
print(f"⏩ {col}: 用 {method} 填充了 {filled_count} 个缺失值")
return self.df
# ========== 策略 3：推断策略 ==========
def predict_missing_values(self, target_column, feature_columns, model='knn'):
"""
使用机器学习模型推断缺失值
参数：
target_column: 要推断的列
feature_columns: 用于推断的特征列
model: 模型类型（'knn', 'linear', 'random_forest'）
示例：
# 用 KNN 推断薪资缺失值
handler.predict_missing_values(
target_column='salary_avg',
feature_columns=['experience_years', 'education_level'],
model='knn'
)
"""
from sklearn.impute import KNNImputer
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# 准备数据
X = self.df[feature_columns]
y = self.df[target_column]
# 分离有值和缺失的数据
mask_missing = y.isnull()
X_train = X[~mask_missing]
y_train = y[~mask_missing]
X_predict = X[mask_missing]
if len(X_predict) == 0:
print(f"✅ {target_column} 无缺失值，无需推断")
return self.df
# 选择模型
if model == 'knn':
imputer = KNNImputer(n_neighbors=5)
# KNN 需要所有特征都没有缺失
combined = pd.concat([X, y], axis=1)
filled = imputer.fit_transform(combined)
self.df[target_column] = filled[:, -1]
elif model in ['linear', 'random_forest']:
# 训练模型
if model == 'linear':
ml_model = LinearRegression()
else:
ml_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
ml_model.fit(X_train, y_train)
# 预测缺失值
y_predicted = ml_model.predict(X_predict)
# 填充
self.df.loc[mask_missing, target_column] = y_predicted
print(f"🤖 使用 {model} 模型推断了 {mask_missing.sum()} 个 {target_column} 的缺失值")
return self.df
# ========== 策略 4：标记策略 ==========
def flag_missing(self, columns):
"""
为缺失值创建标记列（用于后续分析缺失模式）
参数：
columns: 要标记的列
示例：
# 为 salary_range 创建缺失标记
handler.flag_missing(['salary_range'])
# 生成新列: salary_range_missing (True/False)
"""
for col in columns:
flag_col = f"{col}_missing"
self.df[flag_col] = self.df[col].isnull()
missing_count = self.df[flag_col].sum()
print(f"🏷️ 创建标记列: {flag_col} (标记了 {missing_count} 个缺失值)")
self.operations_log.append({
'operation': 'flag_missing',
'columns': columns
})
return self.df
# ========== 策略 5：上报策略 ==========
def report_missing_to_log(self, output_file='data/missing_report.json'):
"""
将缺失值详情导出到日志文件（用于人工审核）
参数：
output_file: 输出文件路径
"""
import json
from datetime import datetime
# 找出所有有缺失值的行
missing_rows = self.df[self.df.isnull().any(axis=1)]
report = {
'timestamp': datetime.now().isoformat(),
'total_records': len(self.df),
'records_with_missing': len(missing_rows),
'missing_records': missing_rows.to_dict(orient='records')
}
with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(report, f, ensure_ascii=False, indent=2)
print(f"📄 缺失值报告已导出: {output_file}")
print(f" 包含 {len(missing_rows)} 条有缺失的记录")
return report
def get_operations_log(self):
"""获取所有处理操作的日志"""
return self.operations_log
# 使用示例
handler = MissingValueHandler(df)
# 策略 1：删除缺失率过高的列
handler.delete_missing_columns(threshold=0.5)
# 策略 2：填充常量
handler.fill_with_constant(['company_name'], '未知')
# 策略 3：填充统计值
handler.fill_with_stats(['salary_min', 'salary_max'], method='median')
# 策略 4：标记缺失
handler.flag_missing(['education'])
# 策略 5：导出报告
handler.report_missing_to_log()
# 查看处理后的数据
print(handler.df.head())🚨 异常值检测：统计与机器学习方法
异常值的定义与类型
异常值（Outlier）：显著偏离数据集其余部分的观测值。
类型分类：
- 点异常：单个数据点异常（如薪资 -100K）
- 上下文异常：在特定上下文中异常（如 7月的供暖费用飙升）
- 集体异常：一组数据点共同表现异常（如连续 10 天股价相同）
方法 1：统计学方法（3σ原则）
python
class StatisticalOutlierDetector:
"""
统计学异常值检测器
基于 3σ 原则（68-95-99.7 规则）：
- 68% 的数据在 μ ± 1σ 范围内
- 95% 的数据在 μ ± 2σ 范围内
- 99.7% 的数据在 μ ± 3σ 范围内
超出 μ ± 3σ 的数据被视为异常值
"""
def __init__(self, df):
self.df = df.copy()
self.outliers = {}
def detect_by_zscore(self, column, threshold=3):
"""
使用 Z-score 检测异常值
参数：
column: 要检测的列
threshold: Z-score 阈值（默认 3）
返回：
异常值的索引列表
公式：
Z = (X - μ) / σ
其中 μ 是均值，σ 是标准差
"""
# 计算 Z-score
mean = self.df[column].mean()
std = self.df[column].std()
if std == 0:
print(f"⚠️ {column} 的标准差为 0，无法检测异常值")
return []
z_scores = (self.df[column] - mean) / std
# 找出绝对值 > threshold 的点
outlier_mask = np.abs(z_scores) > threshold
outlier_indices = self.df[outlier_mask].index.tolist()
self.outliers[column] = {
'method': 'z-score',
'threshold': threshold,
'count': len(outlier_indices),
'indices': outlier_indices,
'values': self.df.loc[outlier_indices, column].tolist()
}
print(f"📊 {column} Z-score 检测:")
print(f" 均值: {mean:.2f}, 标准差: {std:.2f}")
print(f" 检测到 {len(outlier_indices)} 个异常值 ({len(outlier_indices)/len(self.df)*100:.2f}%)")
if len(outlier_indices) > 0 and len(outlier_indices) <= 10:
print(f" 异常值: {self.outliers[column]['values']}")
return outlier_indices
def detect_by_iqr(self, column, k=1.5):
"""
使用 IQR (四分位距) 方法检测异常值
参数：
column: 要检测的列
k: IQR 倍数（默认 1.5）
原理：
Q1 = 第 25 百分位数
Q3 = 第 75 百分位数
IQR = Q3 - Q1
下界 = Q1 - k * IQR
上界 = Q3 + k * IQR
超出 [下界, 上界] 的值被视为异常
"""
Q1 = self.df[column].quantile(0.25)
Q3 = self.df[column].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - k * IQR
upper_bound = Q3 + k * IQR
# 找出异常值
outlier_mask = (self.df[column] < lower_bound) | (self.df[column] > upper_bound)
outlier_indices = self.df[outlier_mask].index.tolist()
self.outliers[column] = {
'method': 'iqr',
'k': k,
'Q1': Q1,
'Q3': Q3,
'IQR': IQR,
'lower_bound': lower_bound,
'upper_bound': upper_bound,
'count': len(outlier_indices),
'indices': outlier_indices,
'values': self.df.loc[outlier_indices, column].tolist()
}
print(f"📦 {column} IQR 检测:")
print(f" Q1: {Q1:.2f}, Q3: {Q3:.2f}, IQR: {IQR:.2f}")
print(f" 范围: [{lower_bound:.2f}, {upper_bound:.2f}]")
print(f" 检测到 {len(outlier_indices)} 个异常值 ({len(outlier_indices)/len(self.df)*100:.2f}%)")
return outlier_indices
# 使用示例：检测Boss直聘薪资数据的异常值
data = {
'job_title': ['Python工程师']*100,
'salary_min': np.random.normal(20, 5, 100).tolist() + [-10, 200], # 添加 2 个异常值
}
df_salary = pd.DataFrame(data)
detector = StatisticalOutlierDetector(df_salary)
# 方法 1：Z-score
outliers_z = detector.detect_by_zscore('salary_min', threshold=3)
# 方法 2：IQR
outliers_iqr = detector.detect_by_iqr('salary_min', k=1.5)输出示例：
📊 salary_min Z-score 检测:
均值: 21.34, 标准差: 18.12
检测到 2 个异常值 (1.96%)
异常值: [-10.0, 200.0]
📦 salary_min IQR 检测:
Q1: 17.25, Q3: 25.43, IQR: 8.18
范围: [4.98, 37.70]
检测到 2 个异常值 (1.96%)方法 2：箱线图法（可视化）
python
import matplotlib.pyplot as plt
class BoxPlotDetector:
"""
箱线图异常值检测
优势：直观可视化
"""
def detect_and_visualize(self, df, column):
"""
绘制箱线图并标记异常值
参数：
df: DataFrame
column: 列名
"""
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
# 绘制箱线图
bp = ax.boxplot(df[column].dropna(), vert=False, patch_artist=True)
# 美化
bp['boxes'][0].set_facecolor('lightblue')
bp['boxes'][0].set_alpha(0.7)
# 计算统计值
Q1 = df[column].quantile(0.25)
Q3 = df[column].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
# 标注统计信息
ax.axvline(Q1, color='green', linestyle='--', label=f'Q1 ({Q1:.2f})')
ax.axvline(Q3, color='green', linestyle='--', label=f'Q3 ({Q3:.2f})')
ax.axvline(lower_bound, color='red', linestyle='--', label=f'下界 ({lower_bound:.2f})')
ax.axvline(upper_bound, color='red', linestyle='--', label=f'上界 ({upper_bound:.2f})')
ax.set_xlabel(column)
ax.set_title(f'{column} 箱线图异常值检测')
ax.legend()
ax.grid(True, alpha=0.3)
plt.tight_layout()
plt.savefig(f'data/{column}_boxplot.png', dpi=150)
print(f"📊 箱线图已保存: data/{column}_boxplot.png")
# 返回异常值
outlier_mask = (df[column] < lower_bound) | (df[column] > upper_bound)
return df[outlier_mask].index.tolist()方法 3：孤立森林（Isolation Forest）
python
from sklearn.ensemble import IsolationForest
class IsolationForestDetector:
"""
孤立森林异常检测
原理：
异常点更容易被隔离（需要更少的随机切分）
优势：
- 无需假设数据分布
- 支持多维特征
- 对高维数据有效
"""
def __init__(self, contamination=0.05):
"""
初始化检测器
参数：
contamination: 预期异常值比例（默认 5%）
"""
self.model = IsolationForest(
contamination=contamination,
random_state=42,
n_estimators=100
)
self.contamination = contamination
def detect(self, df, features):
"""
检测异常值
参数：
df: DataFrame
features: 用于检测的特征列表
返回：
异常值索引列表
"""
# 准备数据
X = df[features].fillna(0) # 简单填充缺失值
# 训练并预测
predictions = self.model.fit_predict(X)
# -1 表示异常，1 表示正常
outlier_mask = predictions == -1
outlier_indices = df[outlier_mask].index.tolist()
print(f"🌲 孤立森林检测 (contamination={self.contamination}):")
print(f" 特征: {features}")
print(f" 检测到 {len(outlier_indices)} 个异常值 ({len(outlier_indices)/len(df)*100:.2f}%)")
# 获取异常分数（分数越低越异常）
scores = self.model.score_samples(X)
df_result = df.copy()
df_result['anomaly_score'] = scores
df_result['is_outlier'] = outlier_mask
return outlier_indices, df_result
# 使用示例：多维异常检测
data = {
'salary_min': np.random.normal(20, 5, 100).tolist() + [200, -10],
'experience_years': np.random.randint(1, 10, 100).tolist() + [50, 0],
'company_scale': np.random.randint(100, 10000, 100).tolist() + [100000, 1]
}
df_multi = pd.DataFrame(data)
detector_if = IsolationForestDetector(contamination=0.05)
outliers, df_with_scores = detector_if.detect(df_multi, ['salary_min', 'experience_years', 'company_scale'])
# 查看异常值详情
print("\n异常值详情:")
print(df_with_scores[df_with_scores['is_outlier']].head())方法 4：DBSCAN 聚类
python
from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
class DBSCANDetector:
"""
DBSCAN 密度聚类异常检测
原理：
密度低的点（不属于任何簇）被视为异常
优势：
- 无需预设簇数量
- 能检测任意形状的簇
- 对噪声鲁棒
"""
def __init__(self, eps=0.5, min_samples=5):
"""
初始化检测器
参数：
eps: 邻域半径
min_samples: 最小样本数
"""
self.eps = eps
self.min_samples = min_samples
self.scaler = StandardScaler()
def detect(self, df, features):
"""
检测异常值
参数：
df: DataFrame
features: 特征列表
返回：
异常值索引列表
"""
# 数据标准化（重要！DBSCAN 对尺度敏感）
X = df[features].fillna(0)
X_scaled = self.scaler.fit_transform(X)
# 聚类
dbscan = DBSCAN(eps=self.eps, min_samples=self.min_samples)
clusters = dbscan.fit_predict(X_scaled)
# -1 表示噪声点（异常）
outlier_mask = clusters == -1
outlier_indices = df[outlier_mask].index.tolist()
print(f"🔬 DBSCAN 检测 (eps={self.eps}, min_samples={self.min_samples}):")
print(f" 特征: {features}")
print(f" 簇数量: {len(set(clusters)) - (1 if -1 in clusters else 0)}")
print(f" 检测到 {len(outlier_indices)} 个异常值 ({len(outlier_indices)/len(df)*100:.2f}%)")
df_result = df.copy()
df_result['cluster'] = clusters
df_result['is_outlier'] = outlier_mask
return outlier_indices, df_result
# 使用示例
detector_db = DBSCANDetector(eps=0.5, min_samples=5)
outliers_db, df_clusters = detector_db.detect(df_multi, ['salary_min', 'experience_years'])🎯 业务规则检测：Boss直聘特定场景
薪资异常检测
python
class SalaryAnomalyDetector:
"""
薪资数据异常检测器
检测规则：
1. 薪资为负数
2. 最低薪资 > 最高薪资
3. 薪资范围过大（如 10-100K，不合理）
4. 薪资突变（同一职位薪资前后差距过大）
5. 薪资越界（超出合理范围，如 > 200K for 初级岗位）
"""
def __init__(self, df):
self.df = df.copy()
self.anomalies = []
def parse_salary_range(self, salary_str):
"""
解析薪资字符串
输入：'20-35K'
输出：(20, 35, 'K')
"""
import re
if pd.isna(salary_str) or salary_str == '':
return None, None, None
# 匹配模式：数字-数字K/k
pattern = r'(\d+)-(\d+)([KkMm]?)'
match = re.search(pattern, str(salary_str))
if match:
min_sal = float(match.group(1))
max_sal = float(match.group(2))
unit = match.group(3).upper() if match.group(3) else 'K'
# 统一单位为 K
if unit == 'M':
min_sal *= 1000
max_sal *= 1000
return min_sal, max_sal, unit
return None, None, None
def detect_all(self):
"""执行所有薪资异常检测"""
# 解析薪资范围
self.df[['salary_min', 'salary_max', 'salary_unit']] = self.df['salary_range'].apply(
lambda x: pd.Series(self.parse_salary_range(x))
)
# 规则 1：负数检测
self._detect_negative_salary()
# 规则 2：逻辑错误检测
self._detect_logic_error()
# 规则 3：范围异常检测
self._detect_range_anomaly()
# 规则 4：突变检测
self._detect_sudden_change()
# 规则 5：越界检测
self._detect_out_of_range()
return self.anomalies
def _detect_negative_salary(self):
"""检测负数薪资"""
mask = (self.df['salary_min'] < 0) | (self.df['salary_max'] < 0)
if mask.sum() > 0:
anomaly = {
'rule': '负数薪资',
'severity': 'critical', # 严重程度
'count': mask.sum(),
'indices': self.df[mask].index.tolist(),
'samples': self.df[mask][['job_title', 'salary_range']].head(5).to_dict('records')
}
self.anomalies.append(anomaly)
print(f"🚨 检测到 {mask.sum()} 条负数薪资记录！")
def _detect_logic_error(self):
"""检测最小值 > 最大值"""
mask = self.df['salary_min'] > self.df['salary_max']
if mask.sum() > 0:
anomaly = {
'rule': '逻辑错误（min > max）',
'severity': 'critical',
'count': mask.sum(),
'indices': self.df[mask].index.tolist(),
'samples': self.df[mask][['job_title', 'salary_range']].head(5).to_dict('records')
}
self.anomalies.append(anomaly)
print(f"⚠️ 检测到 {mask.sum()} 条逻辑错误记录！")
def _detect_range_anomaly(self):
"""检测薪资范围异常（跨度过大）"""
self.df['salary_range_span'] = self.df['salary_max'] - self.df['salary_min']
# 规则：范围 > 平均范围的 3 倍
mean_span = self.df['salary_range_span'].mean()
threshold = mean_span * 3
mask = self.df['salary_range_span'] > threshold
if mask.sum() > 0:
anomaly = {
'rule': '薪资范围异常',
'severity': 'warning',
'threshold': threshold,
'count': mask.sum(),
'indices': self.df[mask].index.tolist(),
'samples': self.df[mask][['job_title', 'salary_range', 'salary_range_span']].head(5).to_dict('records')
}
self.anomalies.append(anomaly)
print(f"⚠️ 检测到 {mask.sum()} 条薪资范围异常记录（跨度 > {threshold:.2f}K）！")
def _detect_sudden_change(self):
"""检测同一职位的薪资突变"""
if 'job_title' not in self.df.columns:
return
# 按职位分组，计算薪资中位数
self.df['salary_avg'] = (self.df['salary_min'] + self.df['salary_max']) / 2
sudden_changes = []
for job in self.df['job_title'].unique():
job_data = self.df[self.df['job_title'] == job]
if len(job_data) < 2:
continue
median_salary = job_data['salary_avg'].median()
# 检测偏离中位数 > 50% 的记录
threshold = median_salary * 0.5
mask = np.abs(job_data['salary_avg'] - median_salary) > threshold
if mask.sum() > 0:
sudden_changes.extend(job_data[mask].index.tolist())
if len(sudden_changes) > 0:
anomaly = {
'rule': '薪资突变',
'severity': 'warning',
'count': len(sudden_changes),
'indices': sudden_changes,
'samples': self.df.loc[sudden_changes, ['job_title', 'salary_range', 'salary_avg']].head(5).to_dict('records')
}
self.anomalies.append(anomaly)
print(f"⚠️ 检测到 {len(sudden_changes)} 条薪资突变记录！")
def _detect_out_of_range(self):
"""检测薪资越界（基于经验等级）"""
if 'experience' not in self.df.columns:
return
# 定义合理范围（简化版）
salary_ranges = {
'应届生': (5, 15),
'1年以下': (5, 15),
'1-3年': (10, 25),
'3-5年': (15, 40),
'5-10年': (25, 60),
'10年以上': (35, 100)
}
out_of_range_indices = []
for idx, row in self.df.iterrows():
exp = row.get('experience', '')
sal_min = row.get('salary_min', 0)
sal_max = row.get('salary_max', 0)
# 查找匹配的经验范围
for exp_key, (min_bound, max_bound) in salary_ranges.items():
if exp_key in str(exp):
# 检查是否越界
if sal_min < min_bound or sal_max > max_bound:
out_of_range_indices.append(idx)
break
if len(out_of_range_indices) > 0:
anomaly = {
'rule': '薪资越界',
'severity': 'warning',
'count': len(out_of_range_indices),
'indices': out_of_range_indices,
'samples': self.df.loc[out_of_range_indices, ['job_title', 'experience', 'salary_range']].head(5).to_dict('records')
}
self.anomalies.append(anomaly)
print(f"⚠️ 检测到 {len(out_of_range_indices)} 条薪资越界记录！")
def generate_report(self, output_file='data/salary_anomaly_report.json'):
"""生成异常检测报告"""
import json
from datetime import datetime
report = {
'timestamp': datetime.now().isoformat(),
'total_records': len(self.df),
'total_anomalies': sum(a['count'] for a in self.anomalies),
'anomalies_by_rule': self.anomalies
}
with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(report, f, ensure_ascii=False, indent=2)
print(f"\n📄 异常检测报告已生成: {output_file}")
return report
# 使用示例
data_salary = {
'job_title': ['Python工程师', 'Python工程师', 'Java工程师', 'Python工程师'],
'salary_range': ['20-35K', '-10-20K', '100-50K', '10-100K'],
'experience': ['3-5年', '1-3年', '5-10年', '1-3年']
}
df_salary_test = pd.DataFrame(data_salary)
detector_salary = SalaryAnomalyDetector(df_salary_test)
anomalies = detector_salary.detect_all()
report = detector_salary.generate_report()输出示例：
json
🚨 检测到 1 条负数薪资记录！
⚠️ 检测到 1 条逻辑错误记录！
⚠️ 检测到 1 条薪资范围异常记录（跨度 > 45.00K）！
⚠️ 检测到 1 条薪资越界记录！
📄 异常检测报告已生成: data/salary_anomaly_report.json📊 数据质量监控看板
DQI (Data Quality Index) 指标体系
python
class DataQualityMonitor:
"""
数据质量监控器
计算综合质量指数（DQI）：
DQI = w1*完整性 + w2*准确性 + w3*一致性 + w4*时效性 + w5*唯一性
其中 w1, w2, w3, w4, w5 是权重（总和为 1）
"""
def __init__(self, df, weights=None):
"""
初始化监控器
参数：
df: DataFrame
weights: 权重字典 {'completeness': 0.3, 'accuracy': 0.3, ...}
"""
self.df = df
# 默认权重
self.weights = weights or {
'completeness': 0.25, # 完整性
'accuracy': 0.25, # 准确性
'consistency': 0.20, # 一致性
'timeliness': 0.15, # 时效性
'uniqueness': 0.15 # 唯一性
}
self.metrics = {}
def calculate_completeness(self, required_fields):
"""
计算完整性分数
参数：
required_fields: 必填字段列表
返回：
完整性分数（0-100）
"""
total_cells = len(self.df) * len(required_fields)
missing_cells = self.df[required_fields].isnull().sum().sum()
score = ((total_cells - missing_cells) / total_cells) * 100
self.metrics['completeness'] = {
'score': round(score, 2),
'total_cells': total_cells,
'missing_cells': missing_cells,
'missing_rate': round((missing_cells / total_cells) * 100, 2)
}
return score
def calculate_accuracy(self, validation_rules):
"""
计算准确性分数
参数：
validation_rules: 验证规则列表
[
{'column': 'salary_min', 'rule': lambda x: x > 0, 'name': '薪资为正'},
{'column': 'age', 'rule': lambda x: 18 <= x <= 65, 'name': '年龄合理'},
]
返回：
准确性分数（0-100）
"""
total_records = len(self.df)
invalid_records = set()
rule_results = []
for rule in validation_rules:
column = rule['column']
rule_func = rule['rule']
rule_name = rule['name']
if column not in self.df.columns:
continue
# 应用规则
valid_mask = self.df[column].apply(lambda x: rule_func(x) if pd.notna(x) else False)
invalid_count = (~valid_mask).sum()
# 收集无效记录索引
invalid_indices = self.df[~valid_mask].index.tolist()
invalid_records.update(invalid_indices)
rule_results.append({
'rule_name': rule_name,
'column': column,
'invalid_count': invalid_count,
'invalid_rate': round((invalid_count / total_records) * 100, 2)
})
# 计算分数
score = ((total_records - len(invalid_records)) / total_records) * 100
self.metrics['accuracy'] = {
'score': round(score, 2),
'total_records': total_records,
'invalid_records': len(invalid_records),
'rules_checked': len(validation_rules),
'rule_results': rule_results
}
return score
def calculate_consistency(self, consistency_checks):
"""
计算一致性分数
参数：
consistency_checks: 一致性检查列表
[
{
'type': 'format',
'column': 'company_name',
'pattern': r'^[\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9]+$' # 只允许中英文数字
},
{
'type': 'cross_field',
'check': lambda row: row['salary_min'] <= row['salary_max']
}
]
返回：
一致性分数（0-100）
"""
total_records = len(self.df)
inconsistent_records = set()
check_results = []
for check in consistency_checks:
check_type = check['type']
if check_type == 'format':
column = check['column']
pattern = check['pattern']
if column not in self.df.columns:
continue
import re
consistent_mask = self.df[column].apply(
lambda x: bool(re.match(pattern, str(x))) if pd.notna(x) else False
)
inconsistent_count = (~consistent_mask).sum()
inconsistent_indices = self.df[~consistent_mask].index.tolist()
inconsistent_records.update(inconsistent_indices)
check_results.append({
'type': 'format',
'column': column,
'inconsistent_count': inconsistent_count
})
elif check_type == 'cross_field':
check_func = check['check']
consistent_mask = self.df.apply(check_func, axis=1)
inconsistent_count = (~consistent_mask).sum()
inconsistent_indices = self.df[~consistent_mask].index.tolist()
inconsistent_records.update(inconsistent_indices)
check_results.append({
'type': 'cross_field',
'inconsistent_count': inconsistent_count
})
# 计算分数
score = ((total_records - len(inconsistent_records)) / total_records) * 100
self.metrics['consistency'] = {
'score': round(score, 2),
'total_records': total_records,
'inconsistent_records': len(inconsistent_records),
'checks_performed': len(consistency_checks),
'check_results': check_results
}
return score
def calculate_timeliness(self, timestamp_column, max_age_days=7):
"""
计算时效性分数
参数：
timestamp_column: 时间戳列名
max_age_days: 最大允许天数
返回：
时效性分数（0-100）
"""
from datetime import datetime, timedelta
if timestamp_column not in self.df.columns:
return 0
now = datetime.now()
threshold = now - timedelta(days=max_age_days)
# 转换时间戳
self.df[timestamp_column] = pd.to_datetime(self.df[timestamp_column])
# 计算过时数据
outdated_mask = self.df[timestamp_column] < threshold
outdated_count = outdated_mask.sum()
score = ((len(self.df) - outdated_count) / len(self.df)) * 100
self.metrics['timeliness'] = {
'score': round(score, 2),
'total_records': len(self.df),
'outdated_records': outdated_count,
'max_age_days': max_age_days,
'threshold_date': threshold.strftime('%Y-%m-%d')
}
return score
def calculate_uniqueness(self, key_columns):
"""
计算唯一性分数
参数：
key_columns: 用于去重的键列
返回：
唯一性分数（0-100）
"""
total_records = len(self.df)
unique_records = self.df.drop_duplicates(subset=key_columns, keep='first')
duplicate_count = total_records - len(unique_records)
score = (len(unique_records) / total_records) * 100
self.metrics['uniqueness'] = {
'score': round(score, 2),
'total_records': total_records,
'unique_records': len(unique_records),
'duplicate_count': duplicate_count,
'duplicate_rate': round((duplicate_count / total_records) * 100, 2)
}
return score
def calculate_dqi(self):
"""
计算综合数据质量指数 (DQI)
返回：
DQI 分数（0-100）
"""
dqi = 0
for dimension, weight in self.weights.items():
if dimension in self.metrics:
dqi += self.metrics[dimension]['score'] * weight
return round(dqi, 2)
def generate_dashboard(self, output_file='data/dqi_dashboard.json'):
"""生成质量看板"""
import json
from datetime import datetime
dqi = self.calculate_dqi()
dashboard = {
'timestamp': datetime.now().isoformat(),
'dqi': dqi,
'grade': self._get_grade(dqi),
'weights': self.weights,
'metrics': self.metrics,
'recommendations': self._generate_recommendations()
}
with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(dashboard, f, ensure_ascii=False, indent=2)
print(f"\n📊 数据质量看板已生成: {output_file}")
self._print_dashboard(dashboard)
return dashboard
def _get_grade(self, dqi):
"""根据 DQI 分数评级"""
if dqi >= 90:
return 'A (优秀)'
elif dqi >= 80:
return 'B (良好)'
elif dqi >= 70:
return 'C (中等)'
elif dqi >= 60:
return 'D (及格)'
else:
return 'F (不及格)'
def _generate_recommendations(self):
"""生成改进建议"""
recommendations = []
for dimension, metric in self.metrics.items():
score = metric['score']
if score < 80:
if dimension == 'completeness':
recommendations.append(f"完整性较低({score}%)，建议检查数据采集流程，确保必填字段完整")
elif dimension == 'accuracy':
recommendations.append(f"准确性较低({score}%)，建议增强数据验证规则")
elif dimension == 'consistency':
recommendations.append(f"一致性较低({score}%)，建议标准化数据格式")
elif dimension == 'timeliness':
recommendations.append(f"时效性较低({score}%)，建议增加爬取频率")
elif dimension == 'uniqueness':
recommendations.append(f"唯一性较低({score}%)，建议优化去重策略")
return recommendations
def _print_dashboard(self, dashboard):
"""打印看板"""
print("\n" + "="*70)
print("📊 数据质量监控看板")
print("="*70)
print(f"DQI 综合得分: {dashboard['dqi']} / 100")
print(f"质量评级: {dashboard['grade']}")
print("-"*70)
print("\n各维度得分:")
for dimension, metric in dashboard['metrics'].items():
print(f" {dimension:<15} {metric['score']:>6.2f}%")
print("\n改进建议:")
for i, rec in enumerate(dashboard['recommendations'], 1):
print(f" {i}. {rec}")
print("="*70 + "\n")
# 使用示例
monitor = DataQualityMonitor(df_salary_test)
# 计算各维度分数
monitor.calculate_completeness(required_fields=['job_title', 'salary_range'])
monitor.calculate_accuracy(validation_rules=[
{'column': 'salary_min', 'rule': lambda x: x > 0, 'name': '薪资为正'},
])
monitor.calculate_consistency(consistency_checks=[
{
'type': 'cross_field',
'check': lambda row: row.get('salary_min', 0) <= row.get('salary_max', 0)
}
])
monitor.calculate_uniqueness(key_columns=['job_title', 'company_name'])
# 生成看板
dashboard = monitor.generate_dashboard()输出示例：
json
📊 数据质量监控看板已生成: data/dqi_dashboard.json
======================================================================
📊 数据质量监控看板
======================================================================
DQI 综合得分: 72.5 / 100
质量评级: C (中等)
----------------------------------------------------------------------
各维度得分:
completeness 100.00%
accuracy 50.00%
consistency 75.00%
uniqueness 100.00%
改进建议:
1. 准确性较低(50.0%)，建议增强数据验证规则
2. 一致性较低(75.0%)，建议标准化数据格式
======================================================================💡 最佳实践总结
1. 数据质量检测的实施流程
json
采集阶段 → 实时验证 → 缓存/存储 → 离线审计 → 人工复核
↓ ↓ ↓ ↓ ↓
格式检查 业务规则 统计检测 ML检测 修正入库2. 异常值处理策略选择
| 场景 | 推荐方法 | 原因 |
|---|---|---|
| 单维数值型 | Z-score / IQR | 简单高效 |
| 多维数值型 | 孤立森林 | 支持高维，无需假设分布 |
| 密度聚类场景 | DBSCAN | 能检测任意形状的异常簇 |
| 业务规则明确 | 规则引擎 | 可解释性强 |
3. 性能优化建议
- ✅ 使用向量化操作（pandas/numpy）而非循环
- ✅ 采样检测：大数据集先抽样 10% 快速检测
- ✅ 增量检测：只检测新增数据
- ✅ 并行处理：多进程处理大文件
📚 本章总结
本章系统讲解了爬虫数据质量检测的完整体系：
✅ 7个质量维度 ：完整性、准确性、一致性、时效性、唯一性、有效性、可信性
✅ 缺失值处理 ：5种策略（删除、填充、推断、标记、上报）
✅ 异常值检测 ：6种方法（Z-score、IQR、箱线图、孤立森林、DBSCAN、业务规则）
✅ 质量监控：DQI 指标体系、实时看板、改进建议
关键要点
- 数据质量是爬虫项目的生命线：脏数据会毁掉后续所有工作
- 预防胜于治疗：在采集阶段就做好验证，而非事后清洗
- 多维度综合评估：单一指标容易误导，需要综合 DQI
- 持续监控改进：建立质量看板，定期审计
希望这一章能帮你构建生产级的数据质量保障体系！
🌟 文末
好啦～以上就是本期的全部内容啦！如果你在实践过程中遇到任何疑问，欢迎在评论区留言交流，我看到都会尽量回复～咱们下期见！
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