数据清洗是数据分析的第一步，也是非常重要的一步。本课程将为您介绍数据清洗的基本概念、方法和技巧。

课程内容

  1. 数据清洗的重要性

    • 数据清洗可以减少数据错误，提高数据质量。
    • 清洗后的数据更易于分析和使用。

  2. 数据清洗的方法

    • 缺失值处理
    • 异常值处理
    • 数据转换
    • 数据标准化

  3. 数据清洗工具

    • Python 数据清洗库（如 pandas、pandasql）
    • R 数据清洗库（如 dplyr）

  4. 案例研究

    • 通过实际案例，学习如何进行数据清洗。

扩展阅读

想要了解更多关于数据清洗的知识，可以阅读以下文章：

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数据清洗

Python 数据清洗库 pandas

R 数据清洗库 dplyr