数据预处理技巧可以帮助你更高效地进行数据分析。以下是一些基础的数据预处理建议：

1. 数据清洗

  • 去除重复数据：重复的数据会影响分析的准确性。
  • 处理缺失值：缺失的数据可能会导致分析结果失真。
  • 异常值处理：异常值可能会对分析结果产生误导。

2. 数据转换

  • 数据类型转换：确保所有数据都符合正确的数据类型，如将文本转换为数值类型。
  • 数据规范化：将数据缩放到相同的范围，以便进行有效的比较。

3. 数据探索

  • 描述性统计：了解数据的分布情况。
  • 可视化：通过图表等方式更直观地理解数据。

数据预处理流程图

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