数据预处理：数据科学的核心第一步📊

数据预处理是将原始数据转化为适合分析模型使用的关键流程，它直接影响最终结果的准确性。以下是常见步骤：

1. 数据清洗🔧

• 移除重复值🧼
• 处理缺失数据🔍
• 修正异常值🛠️

2. 特征工程🧬

• 特征编码（如One-Hot）🧮
• 特征缩放（标准化/归一化）📏
• 特征选择（降维）📊

3. 数据转换🌀

• 分类数据转数值🔁
• 时间序列处理⏳
• 文本向量化📝

扩展学习

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📌 提示：预处理时注意保留数据的原始含义，避免引入偏差！