文档：数据处理方法介绍

数据处理是信息系统的核心环节，以下是常用方法与技术要点：

🧹 数据清洗

去除重复、缺失或错误数据，确保数据质量

**工具推荐**：Pandas（Python）、OpenRefine（Java） 🔗 [了解更多清洗技巧](/文档/数据清洗/最佳实践)

🔄 数据转换

标准化数据格式，进行特征编码与归一化

**常见场景**： - 类别型数据 → One-Hot编码 - 时间序列 → 日期解析 - 文本数据 → 分词处理

📁 数据存储

选择合适存储方案提升读写效率

**存储类型**： - 结构化数据：关系型数据库（如MySQL） - 非结构化数据：NoSQL（如MongoDB） - 大数据：Hadoop/Hive

📊 数据可视化

通过图表揭示数据规律

**推荐工具**： - Matplotlib（Python） - Tableau（商业软件） - ECharts（JavaScript）

📌 查看完整数据处理流程图