数据分析师-数据分析师基础-数据预处理_数据预处理案例分析：从数据到信息.docxVIP

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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。未经清洗的数据可能包含错误的输入、重复的记录或不完整的字段，这些都会对后续的数据分析产生负面影响。

1.1示例：数据清洗

假设我们有一个包含用户信息的数据集，数据如下：

用户ID

年龄

性别

收入

50000

60000

55000

70000

45000

75000

该用户很懒，什么也没介绍

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