数据预处理是数据分析和机器学习流程中的关键步骤。它包括一系列的操作，旨在清洗、转换和准备数据，以便于后续的分析和模型训练。
数据预处理的重要性
- 数据清洗：去除错误或不一致的数据，提高数据质量。
- 数据转换：将数据转换为适合分析和建模的格式。
- 特征工程：创建新的特征或变换现有特征，以增强模型性能。
常见的数据预处理方法
- 缺失值处理：填充或删除缺失值。
- 异常值处理：识别和修正异常值。
- 数据标准化：将数据缩放到相同的尺度。
- 数据归一化：将数据转换为特定范围，如0到1。
相关资源
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