数据清洗艺术 💭

  • 去噪处理:使用正则表达式或机器学习模型过滤无效数据
    数据清洗_流程
  • 缺失值填补:均值/中位数填补 vs. 预测模型填补
  • 格式标准化:日期时间统一格式化(如ISO 8601标准)
    数据标准化_示例

数据转换进阶 🔄

  • 特征工程:创建交互特征、多项式特征
  • 归一化/标准化:Min-Max Scaling vs. Z-Score Normalization
  • 编码策略:One-Hot Encoding / Label Encoding / Target Encoding
    数据转换_技术

数据聚合技巧 🧬

  • 分层聚合:按时间、地域、用户等级多维度聚合
  • 窗口函数:滑动平均、移动中位数计算
  • 关联分析:使用SQL JOIN或分布式计算框架
    数据聚合_策略

数据可视化实践 📊

  • 交互式图表:D3.js / Plotly动态可视化方案
  • 热力图分析:使用Seaborn或Matplotlib生成
  • 实时仪表盘:Kibana / Grafana集成方案
    数据可视化_工具

了解更多基础数据处理流程

数据处理_架构