数据分析师-数据分析师基础-数据预处理_数据清洗：缺失值处理与异常值检测.docxVIP

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2024-09-26 发布于境外
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数据分析师-数据分析师基础-数据预处理_数据清洗：缺失值处理与异常值检测.docx

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数据预处理概述

1数据预处理的重要性

数据预处理是数据分析和机器学习流程中的关键步骤，它直接影响到模型的性能和预测的准确性。在真实世界的数据集中，数据往往存在各种问题，如缺失值、异常值、不一致的格式、噪声等。这些问题如果不加以处理，将导致模型训练时出现偏差，影响模型的泛化能力。数据预处理的目标是将原始数据转换为更干净、更一致、更易于分析的形式，从而提高模型的性能。

1.1缺失值处理的重要性

缺失值是指数据集中某些特征的值没有被记录或收集。这可能是由于数据收集过程中的错误、设备故障、隐私保护等原因造成的。缺失值的存在会降低数据的质量，影响数据分析的准确