数据预处理工具指南 🛠️

数据预处理是数据分析和机器学习的关键步骤，以下是一些常用工具和方法：

常用工具推荐

• Pandas（Python）
  提供数据清洗、转换和分析的强大功能，适合处理结构化数据。

  [了解更多 → /zh/tools/data-cleaning](/zh/tools/data-cleaning)

• OpenRefine（开源工具）
  交互式数据清洗工具，支持大规模数据的格式化和转换。

  

• Feature Engineering Toolkit（机器学习预处理）
  自动化特征生成和选择的工具，提升模型性能。

  [探索更多 → /zh/tools/feature-engineering](/zh/tools/feature-engineering)

预处理步骤

1. 数据清洗：处理缺失值、重复数据和异常值
2. 数据转换：标准化、归一化、编码分类变量
3. 特征工程：创建新特征、降维处理
4. 数据可视化：探索性分析（如使用Matplotlib或Seaborn）

学习资源

• 数据预处理最佳实践
• Python数据科学库教程

如需进一步了解某个工具的具体用法，可点击上方链接深入学习！📖