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数据预处理和清洗

数据预处理和清洗是数据分析流程中的关键步骤，它直接关系到最终分析结果的准确性和有效性。在真实世界的数据分析项目中，原始数据往往包含大量噪音、缺失值、重复数据和错误数据。这些数据如果不进行适当的处理，将直接影响数据挖掘算法的执行效率和预测准确性。本章节将详细介绍数据预处理和清洗的原理和常用技术，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。

1数据清洗

数据清洗的主要目标是处理数据集中的噪音和错误数据，提升数据质量。通常包括去除重复数据、处理缺失值、识别并修正错误数据等步骤。

1.1去除重复数据

在数据集中，重复数据的出现可能是因为数据