数据清洗是数据分析过程中的重要步骤，它确保了后续分析的质量。以下是一些常见的数据清洗方法：
- 缺失值处理：使用均值、中位数或众数填充缺失值，或者删除含有缺失值的行。
- 异常值检测：使用箱线图、Z-score等方法检测异常值，并进行处理。
- 重复值检测：删除重复的记录，以保证数据的唯一性。
数据清洗流程图
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常见问题
什么是数据清洗？ 数据清洗是指从原始数据中提取有价值信息的过程，包括处理缺失值、异常值、重复值等。
数据清洗的重要性是什么？ 数据清洗可以保证数据分析的准确性，避免因数据质量问题导致的错误结论。
希望这份教程能帮助你更好地理解数据清洗。如果你有任何疑问，欢迎在论坛提问。