🚀 数据预处理教程：从原始数据到模型输入的完整指南
数据预处理是机器学习项目中至关重要的一步，它直接影响模型性能。以下是关键步骤：
数据清洗
- 去除重复数据 💥
- 处理缺失值 🚫
- 修正异常值 🛠️
特征工程
- 构建新特征 🧱
- 删除无关特征 📉
- 特征缩放（标准化/归一化） 📏
数据编码
- 类别型变量处理 🔢（如One-Hot Encoding）
- 时间序列转换 ⏳
- 文本向量化 📘
📌 实用技巧
- 使用Pandas进行数据探索 📊
- 通过Scikit-learn实现标准化 🧪
- 可视化数据分布 📈
扩展学习：数据分析进阶教程 会深入讲解如何利用预处理数据构建分析模型。