在初级经济师的备考过程中，统计基础方法是非常重要的一部分。其中大数据统计里的数据清洗步骤更是关键考点。
首先是缺失值处理的插补法。知识点内容：插补法就是根据已有数据的信息，来推测出缺失的数据值。常见的插补法有均值插补、中位数插补和众数插补等。例如，在一个关于居民收入的数据集中，如果部分人的收入数据缺失，若采用均值插补，就是计算出非缺失收入的平均值，然后将这个平均值填入缺失的位置。学习方法：要理解不同插补法的适用场景。均值插补适用于数据分布较为均匀的情况；中位数插补更适合偏态分布的数据；众数插补用于分类数据或者具有明显集中趋势的数据。通过做一些简单的练习题，比如给定一个有缺失值的数据表格，运用不同的插补法进行操作，加深理解。
其次是异常值检测的Z - score法。知识点内容：Z - score法是通过计算数据点与均值的距离来判断是否为异常值。它的计算公式是Z=(X - μ)/σ，其中X是数据点的值，μ是均值，σ是标准差。如果计算出的Z值超过了一定的阈值（通常为3或者 - 3），那么这个数据点就被认为是异常值。比如在一个学生考试成绩的数据集里，如果大部分成绩都在60 - 100分之间，突然有一个成绩是150分，通过计算Z - score可能会发现它是一个异常值。学习方法：掌握公式的计算过程是关键。要明白为什么要以均值为中心，标准差为衡量尺度。多做一些实际的案例分析题，自己动手计算Z - score，判断数据是否异常。
最后是重复值删除。知识点内容：在数据集中，由于数据录入错误或者采集过程中的重复等原因，可能会存在完全相同的行或者记录。例如在一个销售订单数据中，可能因为网络故障等原因，同一笔订单被重复记录了两次。学习方法：学会使用数据处理软件或者工具来查找和删除重复值。在Excel中，可以使用“删除重复项”功能；在一些统计分析软件如R语言或者Python的pandas库中，也有相应的函数来进行重复值的处理。
总之，在备考初级经济师关于统计基础方法中的数据清洗步骤时，要深入理解每个知识点的内涵、适用场景，多做练习题和实际案例分析，这样才能在考试中熟练应对相关题目。
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