数据处理是任何项目的核心环节，合理的方法能显著提升效率与准确性。以下是关键步骤与建议：
1. 数据收集 📝
确保数据来源合法且多样化。使用工具如 Python的Pandas 或 Apache NiFi 可自动化采集流程。
2. 数据清洗 🧹
去除重复、修正错误、处理缺失值是基础。推荐使用 OpenRefine 进行结构化数据整理。
3. 数据存储 📁
选择合适的数据库：关系型数据库（如 MySQL）适合结构化数据，NoSQL（如 MongoDB）适合非结构化场景。
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4. 数据安全 🔒
加密敏感信息（如使用 AES 算法），定期备份数据，并遵循 GDPR 等合规规范。
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