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数据清洗与预处理
在生物制药数据管理中,数据清洗与预处理是确保数据质量和可靠性的关键步骤。这一节将详细介绍数据清洗与预处理的原理和内容,并提供具体的操作示例。
1.数据清洗的原理
数据清洗是指通过一系列技术手段,检测并纠正数据集中的错误和不一致,以提高数据的质量。在生物制药领域,数据来源多样且复杂,可能包括实验室仪器数据、临床试验数据、基因组数据等。这些数据在采集、传输和存储过程中很容易出现错误,如缺失值、异常值、重复记录等。数据清洗的目的是确保数据的准确性、完整性和一致性,以便后续的数据分析和处理能够得出可靠的结论。
1.1缺失值处理
缺失值是数据
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