第三章：数据清洗与预处理

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第三章：数据清洗与预处理第三章：数据清洗与预处理 3.1 数据清洗的必要性原始数据往往存在各种问题，例如：缺失值：数据集中某些字段的值缺失。重复值：数据集中存在完全相同或部分相同的记录。异常值：数据集中存在明显偏离正常范围的值。数据类型错误：数据的类型与实际含义不符。格式不一致：数据的格式不统一，例如日期格式。不一致性：数据集中存在相互矛盾或冲突的信息。如果不对这些问题进行处理，可能会导致：分析结果偏差或错误。模型训练效果不佳。可视化结果失真。决策失误。因此，在进行数据分析之前，必须对数据进行清洗和预处理，以提高数据质量，确保分析结果的可靠性。 3.2 数据清洗与预处理的主要步骤数据清洗与预处理是一个迭代的过程，通常包括以下步骤： 3.