数据预处理工具与方法

数据预处理是数据分析和机器学习的基石，以下是常用工具及实践步骤：

1. 数据清洗

   • 使用Pandas、OpenRefine等工具处理缺失值、重复数据和异常值
   • ⚠️ 注意：清洗前建议先备份原始数据
   

2. 特征工程

   • 通过Scikit-learn进行特征缩放（StandardScaler, MinMaxScaler）
   • 使用OneHotEncoder处理分类变量
   • ⚠️ 特征选择需结合业务场景
   

3. 数据可视化

   • Matplotlib/Seaborn用于分布分析与相关性检查
   • Tableau适合交互式探索
   • ⚠️ 避免过度拟合可视化结果
   

4. 数据标准化

   • 使用Apache NiFi进行数据流自动化处理
   • ⚠️ 标准化流程需考虑数据时效性
   

需要更深入的实践案例？可查看 /community/tools/data_analysis 中的数据分析工具指南。