数据预处理是数据分析和机器学习流程中至关重要的第一步，主要目标是提高数据质量，为后续建模打下坚实基础。以下是核心步骤与注意事项：
🧹 1. 数据清洗
- 处理缺失值：使用插值或删除法填补空白数据
- 去除噪声：过滤异常值（如💰金额异常、📍坐标错误）
- 处理重复：删除冗余记录（如日志文件中重复的条目）
- 格式标准化：统一日期格式（
YYYY-MM-DD）和单位（如kgvsg）
🛠️ 2. 数据转换
- 编码分类变量：将文本标签转换为数值（如
性别→0/1） - 归一化/标准化：将数据缩放到统一范围（如
0-1或均值0方差1） - 特征构造：创建新特征（如从时间戳提取
小时字段） - 文本向量化：使用TF-IDF或词嵌入技术（如BERT）处理非结构化文本
🧩 3. 数据集成
- 合并多源数据：解决字段命名冲突（如
订单号vs交易ID） - 处理数据冲突：统一不同系统中的矛盾数据（如库存系统与销售系统的数据差异）
- 维度规范化：建立统一的维度表（如
用户ID映射到姓名）
⚙️ 4. 数据规约
- 特征选择：移除无关特征（如
用户ID在预测模型中可能不重要） - 降维技术：使用PCA或t-SNE压缩高维数据
- 数据压缩：通过编码减少存储空间（如
Gender→男/女）
📌 扩展阅读
如需深入了解具体步骤，可访问数据预处理详细流程获取更多技术细节。