数据处理是数据科学的核心环节，掌握其基础技能能为后续分析奠定重要基石。以下是关键学习内容：
1. 数据清洗 🧾
- 处理缺失值：使用插值或删除策略
- 去除重复数据：通过唯一标识字段筛选
- 格式标准化：统一日期、货币等字段格式
- 异常值检测：采用Z-score或IQR方法
2. 数据转换 🔄
- 特征编码：独热编码 vs 标签编码
- 归一化/标准化：Min-Max与Z-Score方法
- 时序数据处理：滑动窗口与差分法
- 文本数据向量化：TF-IDF与词嵌入技术
3. 数据存储 📁
- 结构化数据：使用SQL数据库存储
- 非结构化数据：通过NoSQL或文件系统处理
- 数据湖概念：原始数据的集中存储方案
- 数据管道构建：ETL工具链应用
扩展学习 🔍
如需深入了解数据处理工具，可访问 数据处理工具指南 获取Python Pandas、R tidyverse等实战案例。建议结合本教程中的数据清洗流程实践操作。