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人工智能在高校财务成本控制中的实践探索
前言
由于高校内部财务数据来源多样且具有复杂性，数据清洗成为提高数据质量和预算管理效率的核心环节。数据清洗包括去除重复数据、填补缺失值、规范化数据格式等操作。这一过程有助于确保数据的一致性和准确性，避免因数据问题导致预算编制错误或决策失误，从而为后续的数据分析和预算执行提供有力支持。
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