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数据清洗：数据一致性检查技术教程数据清洗：数据一致性检查技术教程
数据清洗概述数据清洗概述
1.数据清洗的重要性数据清洗的重要性
数据清洗是数据分析和数据科学项目中至关重要的第一步。在真实世界的数据集中，数据往往包
含错误、不完整、不准确或不一致的信息。这些数据质量问题如果未经处理，将直接影响到后续
的数据分析、机器学习模型的训练和预测结果的准确性。数据清洗的目标是识别并修正这些问
题，确保数据的准确性和一致性，从而提高数据质量，为后续的数据分析和决策提供可靠的基
础。
1.1示例：处理缺失值示例：处理缺失值
假设我们有一个包含用户信息的数据集，其中年龄字段存在缺失值。
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