数据处理是数据分析与机器学习的基础步骤，主要包括数据清洗、转换、存储等流程。以下是核心知识点梳理：
1. 数据清洗 🧹
- 缺失值处理：使用插值或删除策略（如
df.dropna()在 Python 中） - 异常值检测：通过箱线图或 Z-score 分析
- 格式标准化：统一日期、单位等字段格式
2. 数据转换 🔄
- 编码分类变量：如 One-Hot Encoding 或 Label Encoding
- 特征缩放：标准化（Standardization）与归一化（Normalization）
- 数据聚合：使用 SQL 的 GROUP BY 或 Pandas 的 resample 方法
3. 数据存储 🗃️
- 关系型数据库：MySQL、PostgreSQL 的表结构设计
- 非关系型数据库：MongoDB 的文档存储优势
- 文件格式选择：CSV、JSON、Parquet 的适用场景
扩展学习
如需深入掌握数据处理实战技巧，可访问 [data_processing_tutorial] 进行专项练习。