脏数据的几种姿势，我觉得你得了解下。缺失值、异常值、量纲不一致、多重共线性……这些在数据挖掘里都挺常见的。不好，建模效果大打折扣。文章里用 R 语言给了不少实战代码，比如用is.na()查缺失，用median()来补值，蛮实用的。

缺失值这块，代码还挺直观。先找空的，再算中位数补上，简单粗暴但效果还不错。Age 字段那段更进阶，用lm()建回归模型预测缺失值，用predict()搞定替换。适合数据量大、数据关系比较稳定的场景。

异常值也别小看。文章建议先画个箱型图看看分布，再用 winsorization 方法。就是把极端值拉回合理范围，挺适合金融、气象这些常见异常的领域。

再说量纲差异，单位不统一会让算法输出歪掉。比如身高有的用cm有的用m，模型怎么能好好学？所以文章建议直接用Z-score 标准化，思路是把不同尺度统一到一个标准上。

多重共线性比较隐蔽但杀伤力大。特征之间高度相关，会让模型不稳定。文中提到用主成分(PCA)来降维，起来还挺优雅。你如果做线性回归的，尤其得注意这个。

另外文章里推荐了几个相关资源，比如异常值剔除程序、多重共线性方法、缺失值替换参数设置，都挺值得收藏的。

如果你平时用 R 做数据，这篇文章里的代码可以直接拿来用；如果用 Python，思路也能参考下，比如用scikit-learn里的SimpleImputer缺失值也挺方便的。