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数据清洗：数据清洗自动化工具介绍
1数据清洗基础
1.1数据清洗的重要性
数据清洗是数据分析和数据科学项目中至关重要的第一步。在真实世界的数据集中，数据往往包含错误、不一致和缺失值，这些质量问题会严重影响数据分析的准确性和可靠性。例如，如果一个数据集中存在重复的记录，这可能会导致统计分析结果的偏差，使得某些趋势或模式被错误地放大。数据清洗的重要性在于它能够确保数据的准确性和一致性，从而提高数据驱动决策的质量。
1.2数据清洗的基本步骤
数据清洗通常遵循一系列标准化的步骤，以确保数据的完整性和准确性。这些步骤包括：
1.2.1数据质量检查
在清洗数
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