数据准备是数据分析流程中的关键步骤。以下是一些关于数据准备的基本指南：

  • 数据清洗：移除或更正错误、重复或不一致的数据。
  • 数据集成：将来自不同源的数据合并在一起。
  • 数据转换：将数据转换成适合分析的格式。
  • 数据归一化：将数据转换为统一的标准格式。

数据准备流程图

更多关于数据准备的资源，请访问数据科学基础。

  • 数据清洗工具：例如 Pandas、NumPy。
  • 数据集成工具：例如 Apache Nifi、Talend。
  • 数据转换工具：例如 Power Query、ETL 工具。
  • 数据归一化工具：例如 OpenRefine、Python 的 Pandas 库。

希望这些信息能帮助您更好地理解数据准备过程。