数据预处理是数据分析的重要环节，它确保了后续分析的质量和准确性。以下是一些基本的数据预处理步骤：
- 数据清洗：处理缺失值、异常值和重复数据。
- 数据集成：将不同来源的数据合并在一起。
- 数据转换：将数据转换为适合分析的形式，例如归一化、标准化等。
- 数据归一化：调整数据的范围，使其适合特定的算法。
数据预处理流程图
更多关于数据预处理的详细内容，可以参考我们的数据科学教程。
- 数据清洗：删除或填充缺失值，处理异常值。
- 数据集成：合并不同数据源的数据。
- 数据转换：归一化或标准化数据。
- 特征工程：创建新的特征或转换现有特征。
数据预处理步骤
希望这份指南能帮助您更好地理解数据预处理的过程。