数据分析预处理是数据分析流程中的关键步骤，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等任务。以下是关于数据分析预处理的一些基本概念和步骤。
预处理步骤
- 数据清洗：删除重复数据、处理缺失值、修正错误数据等。
- 数据集成：将来自不同源的数据合并在一起。
- 数据转换：将数据转换为适合分析和建模的格式。
- 数据规约：降低数据维度，减少数据复杂性。
实用工具
在进行数据分析预处理时，以下工具可能会很有帮助：
- Pandas：Python 中的数据分析库，用于数据处理和分析。
- NumPy：Python 中的数值计算库，常用于数据预处理。
扩展阅读
想了解更多关于数据分析预处理的信息？可以访问以下链接：
数据预处理流程图