📚 数据预处理工具课程

数据预处理是数据分析流程中的关键步骤，常用的工具和方法包括：

• 🐍 Python 数据处理库

  • pandas：高效处理结构化数据，支持数据清洗、筛选、合并等操作
  • NumPy：进行数值计算和数组操作
  • Scikit-learn：提供数据标准化、缺失值处理等预处理模块
  • 📊 图片：Python_数据预处理

• 📊 R 语言工具

  • tidyverse：数据整理与可视化
  • caret：自动化预处理流程
  • 📌 图片：R_数据清洗

• 📋 Excel

  • 数据透视表、公式处理、条件格式化
  • 📌 图片：Excel_数据预处理

• 🧱 数据预处理平台

  • 数据科学工具集：一站式解决方案（本站链接）
  • 📌 图片：数据预处理流程

📌 常见操作步骤

1. 🧹 数据清洗（去除重复值、处理缺失值）
2. 🔄 数据转换（标准化、归一化、编码）
3. 📈 数据可视化（发现数据分布规律）
4. 📁 数据存储（优化数据格式，如CSV/Parquet）

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