数据预处理是数据科学和机器学习中的关键步骤，它确保我们的数据适合分析和建模。以下是一些基本的数据预处理步骤和技巧。
1. 数据清洗
数据清洗是预处理的第一步，它包括：
- 缺失值处理：使用统计方法或插值来填充缺失值。
- 异常值处理：识别并处理数据中的异常值。
- 重复数据处理：删除重复的数据记录。
2. 数据转换
数据转换包括：
- 编码：将分类数据转换为数值型数据。
- 缩放：调整数值型数据以使其具有相同的尺度。
3. 数据整合
数据整合包括将来自不同来源的数据合并在一起。
4. 数据抽样
在处理大量数据时，抽样是一种减少数据量并提高效率的方法。
图片示例
下面是数据预处理过程中常见的任务之一：异常值检测。
更多关于数据预处理的深入内容，您可以阅读本站的《高级数据预处理指南》。