生物制药数据管理软件：PerkinElmer Signals二次开发_（5）.数据清洗与预处理方法.docx

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数据清洗与预处理方法

在生物制药数据管理中，数据清洗与预处理是至关重要的步骤。这些步骤确保数据的质量和一致性，从而为后续的数据分析和建模提供可靠的基础。本节将详细介绍数据清洗与预处理的方法，包括数据清洗的基本概念、常见的数据问题、数据清洗工具和方法，以及数据预处理的策略和技巧。

数据清洗的基本概念

数据清洗是指通过识别和纠正数据中的错误、不一致和缺失值来提高数据质量的过程。在生物制药领域，数据清洗尤为重要，因为实验数据往往存在多种误差和不一致性，这些错误如果不加以处理，可能会严重影响后续的分析结果。

常见的数据问题

在生物制药数据管理中，常见的数据问题包