在应对数据分析师的面试中，大厂通常会格外注意数据清洗和预处理的能力，惊脉互联网求职认为，在面试中展示自己的专业能力可从三方面入手：

一、理论阐述

先说数据清洗定义：“数据清洗是审查和校验数据，纠正错误、缺失值、重复及异常值等问题，保障数据质量，为分析建模打基础。”强调质量重要性，“如金融风险评估中，数据差会致模型偏差，影响决策。”

再介绍方法，如缺失值处理：“数值型且少量缺失，可用均值、中位数、众数填充。像员工绩效数据中部分字段缺失，可按此处理。若缺失多或有时间序列特征，可用基于模型的方法。”异常值处理：“可通过箱线图、标准差法识别。若为录入错误就纠正，若是有意义极端值，可单独分析或转换数据。”还有重复数据处理：“用SQL的DISTINCT或编程语言的去重函数删除，如用户登录信息中重复记录要去除。”

二、项目经验

讲一个项目：“在社交媒体用户分析项目中，数据来自多平台，有缺失和异常值问题。”说明自己角色：“我负责清洗预处理。”描述过程：“先全面检查数据。对用户年龄缺失值，根据用户其他信息和平台用户年龄分布，用合理值填充。对于异常的高活跃度值，经与团队讨论，发现是部分测试账号数据，予以删除。”强调效果：“清洗后数据质量提升，分析和建模顺利，为用户画像和精准营销提供了有力支持。”

三、工具展示

提及常用工具：“我熟悉Excel、Python的pandas库和SQL。Excel可简单检查处理数据。pandas库功能强大，如drop_duplicates()去重、fillna()填充缺失值，可灵活选择填充策略。”若合适可展示代码示例并解释，体现对工具的运用能力。

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