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大数据处理主讲人:PowerPointdesign2025
任务2.1数据清洗
数据清洗通过填补遗漏数据、消除异常数据、平滑噪声数据,以及纠正不一致的数据,去掉数据中的噪音、填充空值、丢失值和处理不一致数据。改善数据质量,提高数据挖掘的精度和性能。
数据清洗-去除多余数据从数据集中删除不需要的数据,包括重复数据和与分析内容不相关的数据。一般情况下,我们会尽可能多的收集数据,但不是所有的字段数据都能应用到模型构建过程中,也不是将所有的字段属性都放到构建模型中,最终模型的效果就一定好。实际上,字段属性越多,模型的构建就会越慢,多余数据也会干扰模型
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