1. 您所在位置：
  2. 网站首页
  3. 文档分类
  4. 计算机
  5. linux/Unix相关

UX_Designer-用户体验研究方法-数据分析与洞察_数据治理与质量控制.docx

UX_Designer-用户体验研究方法-数据分析与洞察_数据治理与质量控制.docx

    1. 1、本文档共29页，其中可免费阅读10页，需付费49金币后方可阅读剩余内容。
    2. 2、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。
    3. 3、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
    4. 4、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
    查看更多

    PAGE1

    PAGE1

    数据预处理技术

    在进行数据分析时，数据预处理是至关重要的一步，它能确保数据的准确性和可靠性，从而提升分析结果的质量。本节将深入探讨数据预处理技术的原理和具体操作，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据缩减。

    1数据清洗

    数据清洗（DataCleaning）是指检测并纠正数据文件中的错误、缺失值和不一致性，以提高数据质量。在Python中，使用pandas库可以进行高效的数据清洗。

    1.1缺失值处理

    假设我们有以下数据集：

    importpandasaspd

    data={

    A:[1,2,None,4],

    B:[5,

    您可能关注的文档

    最近下载

    文档评论（0）

    kkzhujl + 关注
    实名认证
    内容提供者

    该用户很懒，什么也没介绍

    咨询Ta 进入空间

    1亿VIP精品文档

    更多 >

    相关文档

    更多 >