原创2025-02-25小艾老师

CDMP数据管理专家认证知识体系考证须知证书含金量培训大纲 3分钟小视频我要提问

CDMP认证是目前全球认可的数据管理方面专业认证证书。它评估个人在数据管理领域的知识和技能，包括数据治理、数据质量、数据架构、数据安全等方面的能力。获得CDMP认证可以证明持证人具备专业的数据管理知识和能力。

中文名CDMP数据管理专家认证
英文名Certified Data Management Professional
英文简称CDMP
颁证机构DAMA（数据管理国际协会）
证书类别数据管理，数据治理，数据架构
同类认证CDGA

2月17日晚的消息，据灯塔专业版全球票房榜显示，截至2月17日，影片《哪吒之魔童闹海》全球票房（含预售）突破16.71亿美元，超过《侏罗纪世界》进入全球影史票房榜前9名！

小艾老师记得前几天看消息还说是前40呢，这上升速度也太快了吧，马上挺进全球影史票房“前9”啦？！不得不说，这部电影确实好看，能有这样的成绩也是实至名归。

不过今天，小艾老师想和大家聊的不是电影本身，而是一个大家可能都曾有过的疑问：电影票房的数据，究竟是如何算出来的？这当中可蕴含着一些复杂的数据统计与处理过程，今天，咱们就来聊聊这个话题。

01 票房数据统计的复杂性：从“原始数据”到“可信结果”

票房数据的统计涉及多源异构数据整合，例如：

实时售票数据：来自影院终端系统、票务平台（如猫眼、淘票票等）实时交易记录；
观众行为数据：社交媒体讨论热度、观影评价、上座率等；
外部环境数据：排片时段、节假日效应、竞品电影表现等。
……

这些数据往往存在以下问题：

冗余与重复：同一场次可能被多个系统重复记录；
格式不一致：不同平台的时间戳、货币单位（如人民币与美元）不统一；
噪声干扰：恶意刷票、退票等异常数据需剔除。
……

如果不对这些问题进行处理，直接进行统计分析，可能会导致数据不准确，从而影响对影片市场表现的判断。

02 什么是数据清洗与数据预处理？

1、目标

数据清洗：主要目标是解决数据的准确性、完整性和一致性问题。通过识别和处理数据中的错误、缺失、重复和异常值等，使数据更加准确和可靠。
数据预处理：目标是将清洗后的数据转换为适合特定分析或建模算法的形式。它包括数据的转换、标准化、归一化、特征选择、特征提取等操作，以提高数据的可用性和分析效果。

2、处理内容

数据清洗：
- 缺失值处理：识别缺失值并采取删除、插补等方法进行处理。
- 异常值处理：识别异常值并根据情况进行修正、删除或单独处理。
- 重复值处理：识别并删除重复的数据记录。
- 错误数据处理：修正或删除数据中的错误信息。
- 数据偏差处理：处理数据分布的偏差问题，如类别不平衡等。
- ……
数据预处理：
- 数据转换：将数据转换为适合分析的格式，如将文本数据进行编码、将日期数据转换为标准格式等。
- 特征选择：选择与分析目标_相关的特征，减少数据维度，提高模型的可解释性和性能。
- 特征提取：从原始数据中提取新的特征，如通过文本分词、计算统计指标等。
- 数据标准化/归一化：对数据进行标准化或归一化处理，消除不同特征量级的影响，使数据在同一量级上进行比较。
- 数据编码：将分类数据转换为数值形式，如独热编码、标签编码等。
- ……

3、处理顺序

数据清洗：通常在数据预处理之前进行。只有先清洗数据，解决数据的准确性和完整性问题，才能为后续的预处理提供可靠的数据基础。
数据预处理：在数据清洗之后进行。预处理是对清洗后的数据进行进一步的转换和处理，使其更适合特定的分析或建模任务。

电影票房数据的处理是一个很复杂的过程，清洗和预处理又涉及到票务平台的多源数据的整合、标准化和准确性检查。

03 数据清洗：为票房数据“去伪存真”

以《哪吒2魔童闹海》为例，我们先来看票房数据的收集。票房数据不仅来自于传统影院，还包括线上平台、不同地区、不同时间段的售票情况。这些数据来源多样，因此我们需要确保数据的准确性与完整性。

1.数据来源多样，去重是关键

首先，票房数据往往会从多个渠道汇总，像各大电影票务平台、影院销售、社交媒体等，可能会产生重复数据。例如，电影票在不同平台上售出，可能会被重复计入。数据清洗的首要任务就是去重。去重的过程需要通过对比不同渠道的记录，找出相同的票务信息，确保每一笔票房收入只被计算一次。通过数据去重，我们能确保统计结果的准确性。

2.缺失值处理

票房数据中可能存在某些场次的票房数据缺失，例如某家影院因设备故障未能及时上传数据。对于这种情况，可以通过以下方法处理：

删除：如果缺失值比例较小，可以直接删除含有缺失值的记录。
插补：如果缺失值比例较大，可以使用均值、中位数或众数等统计量进行插补。例如，如果某场次的票房数据缺失，可以使用同一天其他场次的平均票房数据进行填充。

3.异常值处理

票房数据中可能存在异常值，例如某场次的票房数据异常高或低。这些异常值可能是由于数据录入错误或特殊情况（如包场）导致的。对于异常值，可以根据具体情况采取以下措施：

修正或删除：数据本身的错误―—需要对数据进行修正，或者直接丢弃
单独处理：数据是正确的―—需要根据业务需求进行处理。如果目标是发现异常情况，异常值需要保留下来，甚至需要特别关照。如果目标跟异常值没有关系,可以对这些异常值做一些修正。

4.关联性数据清洗

当数据记录有多个来源时，需要进行关联性验证，如果在数据分析过程中发现数据之间互相矛盾，需要将关联性的相关数据进行调整或去除，通过对数据的分析检测，从而使得数据保持一致。

5.数据偏差的处理

电影票房数据可能存在偏差，例如某些类型的电影票房数据明显高于其他类型，或者某些地区的票房数据明显高于其他地区。这种偏差可能是由于市场偏好、地域差异等因素导致的。处理数据偏差的方法有：

数据标准化：对数据进行标准化处理，消除不同特征量级的影响。例如，将票房数据、观影人次等数据进行标准化，使其在同一量级上进行比较。
补充数据：对于数据较少的类别或地区，可以通过数据合成或复制的方式增加样本数量。例如，如果某类型的电影数据较少，可以使用现有数据进行合成，生成更多的样本数据。

04 数据预处理：为数据分析“铺路搭桥”

数据预处理是清洗之后的重要步骤。数据预处理主要涉及以下几个方面：

数据集成
- 将分散的票房数据（如影院直报、第三方平台）整合至统一数据仓库，并通过ETL（抽取-转换-加载）流程实现结构化存储。
数据转换
- 格式统一：将不同来源的日期格式（如“2025-02-17”与“17/02/2025”）转换为统一标准；
- 单位换算：海外票房需按实时汇率转换为人民币，并保留转换记录以支持审计。
数据整合与归一化
- 数据整合：目的是将来自不同来源的数据合并为一个统一的数据集，去除冗余信息，同时保持数据的一致性。
- 归一化处理：在数据整合后，还需要进行归一化处理。不同来源的数据可能包含不同的度量标准，因此需要将它们转换到统一维度上，以便进行有效比较。
特征工程
- 特征选择与构建：选择与分析目标_相关的特征，减少数据维度，提高模型的可解释性和性能。
- 衍生指标：构建衍生指标，辅助分析和决策，例如：
  - 票房预测模型：基于历史票房趋势、观众画像（如年龄、地域分布）预测单日收益；
  - 口碑传播指数：结合社交媒体情感分析（如豆瓣评分、微博话题热度）评估影片长期潜力。

_后，小艾老师帮大家总结一下数据清洗和预处理的6个问题。

好了，今天的分享就到这里。下面是小艾老师的广告时间。

小艾老师一直认为，撇开数据质量去谈数据统计和分析就是在“耍流氓”。因为如果数据从一开始就存在问题，那无论后续如何精细分析与处理，_终的结果都会失去意义。

DAMA-DMBOK框架中的数据清洗与预处理

DAMA-DMBOK（数据管理知识体指南）是国际上数据管理的一个标准框架，它为数据管理提供了详细的指导。根据DAMA-DMBOK框架，数据清洗和预处理涉及多个方面，具体如下：

数据质量管理：DAMA-DMBOK强调数据质量管理的重要性，包括数据的准确性、完整性、一致性、及时性和可访问性。在票房数据的管理中，我们需要确保数据源的可靠性，避免错误的数据输入。
数据标准化：DAMA-DMBOK框架中明确指出，数据标准化是数据清洗和预处理的关键一步。通过标准化，可以将来自不同平台的数据统一格式，减少格式差异对分析带来的困扰。
数据整合：数据整合是数据预处理的重要步骤。DAMA-DMBOK中提到，整合来自多个源的数据时，必须注意去除冗余并确保数据一致性。
数据生命周期管理：DAMA-DMBOK还强调了数据生命周期的管理。在票房数据的分析过程中，数据的清洗与预处理只是其中的一部分，整个数据的生命周期还包括数据的存储、使用、备份和删除等。