在进行数据预处理时，以下是一些实用的建议：

  • 清洗数据：确保数据的质量，去除重复项、缺失值和异常值。
  • 数据标准化：将数据缩放到一个统一的尺度，方便后续分析。
  • 特征工程：创建新的特征或转换现有特征，以增强模型的性能。

数据清洗

  • 可视化：使用图表和图形来探索数据，发现数据中的模式。
  • 使用合适的工具：熟悉并使用常用的数据预处理工具，如Pandas、NumPy等。

数据可视化

  • 持续学习：数据预处理是一个不断发展的领域，持续学习最新的技术和方法。

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