数据集管理是数据科学和机器学习项目中的关键步骤。以下是数据集管理的最佳实践：
- 数据质量：确保数据集的准确性、完整性和一致性。
- 数据版本控制：记录数据集的每个版本，以便跟踪更改和回溯。
- 数据注释：为数据集添加注释，以便更好地理解数据。
- 数据安全：保护数据免受未经授权的访问和泄露。
以下是一些额外的资源，可以帮助您深入了解数据集管理：
数据集管理
- 数据清洗：处理缺失值、异常值和重复值。
- 数据集成：将来自不同来源的数据合并成一个统一的数据集。
- 数据转换：将数据转换为适合分析和建模的格式。
数据清洗
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数据转换