数据预处理是数据分析中的关键步骤，它涉及清洗、转换和整合数据，以便后续的分析和处理。以下是一些数据预处理的基本步骤和技巧。
1. 数据清洗
数据清洗是预处理的第一步，目的是去除无效、不完整或错误的数据。
- 去除重复数据：重复的数据可能会影响分析结果的准确性。
- 处理缺失值：缺失值可以通过填充、删除或插值等方法进行处理。
- 异常值处理：异常值可能会对模型产生不良影响，需要进行识别和处理。
2. 数据转换
数据转换包括将数据转换为适合分析的形式。
- 归一化：将数据缩放到相同的尺度，以便进行比较和分析。
- 标准化：将数据转换为均值为0，标准差为1的形式。
- 编码：将类别数据转换为数值数据，以便模型可以处理。
3. 数据整合
数据整合是将来自不同来源的数据合并在一起。
- 合并表格：将不同表格中的数据合并成一个表格。
- 连接数据：将具有相同键的数据表连接起来。
数据预处理流程图
扩展阅读
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