数据清洗是适配模型训练的逻辑起点，核心在于可解释、可回溯、可复用；需依建模需求反推策略，分层处理缺失与异常值，并封装为可配置、可测试的结构化流程。
数据清洗不是“把脏数据删掉”，而是让数据适配模型训练的逻辑起点。核心不在工具多炫，而在每一步是否可解释、可回溯、可复用。
不同模型对数据质量的敏感点不同：树模型能容忍部分缺失和异常值，但线性模型或深度学习对量纲、分布、缺失模式更敏感。清洗前必须对照建模需求反推清洗策略。
缺失不是bug，是信息。直接填均值/众数可能扭曲特征与目标的真实关系，尤其当缺失本身携带业务信号（如“用户未填写收入”可能代表低意愿或高隐私意识）。
自动检测容易把真实极端但合理的行为判为异常（如大客户单笔订单500万元，在金融风控里可能是正常，但在日销快消数据里就需核查）。关键在定义“异常=不合理”，而非“异常=离群”。
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清洗代码不是一次性的ETL脚本，而是可配置、可测试、可嵌入Pipeline的数据预处理模块。
fill_missing_by_group(df, col, group_col, method='median')，输入输出明确，副作用可控基本上就这些。清洗不是越干净越好，而是越贴近业务实质、越利于模型理解越好。工具可以换，逻辑不能绕。
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