地质数据分析：地质数据预处理_（15）.地质数据预处理案例分析.docx

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地质数据预处理案例分析

在地质数据分析中，数据预处理是一个至关重要的步骤。它不仅能够提高数据的质量，还能够为后续的分析和建模提供可靠的基础。本节将通过具体的案例分析，详细介绍地质数据预处理的各个方面，包括数据清洗、数据整合、数据标准化、数据转换等。我们将使用Python编程语言和相关的数据处理库（如Pandas、NumPy、Scikit-learn等）来实现这些预处理步骤，并结合人工智能技术，探讨如何更高效地进行地质数据预处理。

1.数据清洗

数据清洗是去除数据集中的噪声和不一致性的过程，确保数据的准确性和完整性。在地质数据中，常见的问题包括缺失值、异