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动物健康监测与管理：可穿戴设备数据分析all.docx

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    数据预处理与清洗

    在进行动物健康监测与管理的数据分析之前，数据预处理和清洗是非常重要的步骤。这些步骤确保了数据的质量，从而提高了后续分析的准确性。数据预处理通常包括数据清洗、数据转换、数据归一化和数据缺失值处理等。本节将详细介绍这些步骤，并提供具体的代码示例。

    数据清洗

    数据清洗是指从原始数据中删除或修正不准确、不完整、不相关或格式错误的数据。这一步骤对于确保数据的质量至关重要。以下是一些常见的数据清洗技术：

    删除重复数据：重复的数据可能会导致分析结果的偏差。可以通过检查唯一标识符或多个字段的组合来识别并删除重复记录。

    修正格式错误：数据格式错误可能会导

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