数据转换方法详解 📊

数据转换是数据预处理的关键步骤，旨在提升数据质量以支持更精准的分析或建模。以下是常见的转换方法及应用场景：

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1. 标准化 (Standardization)

通过将数据转换为均值为0、标准差为1的分布，消除量纲影响。
公式：$ Z = \frac{X - \mu}{\sigma} $

**适用场景**：正态分布数据、需要权重计算的场景（如机器学习）。

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2. 归一化 (Normalization)

将数据缩放到[0,1]区间，保留原始分布形状。
公式：$ X' = \frac{X - \min}{\max - \min} $

**适用场景**：特征尺度差异大、需统一范围的场景。

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3. 分类变量编码

将非数值型数据转换为数值形式，常用方法包括：

• 独热编码 (One-Hot Encoding)
• 标签编码 (Label Encoding) **适用场景**：处理文本分类、布尔值等离散数据。

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4. 缺失值处理

常用策略包括：

• 删除缺失值
• 填充默认值（如均值、中位数）
• 使用插值法

**适用场景**：数据集存在空缺或异常值时。

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5. 特征缩放

• 最大绝对值缩放 (Max Absolute Scaling)
• 小数缩放 (Decimal Scaling) **适用场景**：处理不同量纲的数值型数据。

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如需深入了解数据预处理流程，可参考：
数据预处理基础教程
或学习数据清洗最佳实践。