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数据处理与预处理技术

在能源预测软件中，数据处理与预处理是至关重要的步骤。这些步骤不仅决定了模型的准确性，还直接影响了模型的训练速度和预测性能。本节将详细介绍数据处理与预处理的技术，包括数据清洗、数据标准化、数据转换、时间序列处理等。通过这些技术，我们可以确保输入模型的数据质量，从而提高预测的准确性。

数据清洗

数据清洗是数据预处理的第一步，目的是去除数据中的噪声、缺失值和异常值，确保数据的完整性和一致性。常见的数据清洗方法包括：

1.去除重复数据

在数据收集过程中，有时会因为各种原因导致数据重复。去除重复数据可以减少冗余，提高数据处理的效率。

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