数据分析师-数据分析师基础-数据预处理_数据集成：合并与聚合.docx

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数据预处理基础

1数据清洗的重要性

数据清洗是数据预处理中的关键步骤，它涉及识别和纠正数据集中的错误、不一致和冗余。数据清洗的重要性在于它能确保数据的质量，从而提高数据分析和机器学习模型的准确性和可靠性。例如，如果数据集中存在大量缺失值或异常值，未经处理直接进行分析，可能会导致模型训练结果偏差，甚至无法收敛。

2缺失值处理方法

2.1方法概述

处理缺失值的常见方法包括删除、填充和预测。删除缺失值是最直接的方法，但可能会导致数据量减少，影响分析结果。填充方法包括使用平均值、中位数或众数填充，以及使用特定算法预测缺失值。预测方法通常更复杂，但能保留更多