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《數(shù)據(jù)清洗技術(shù)》PPT課件通過本課件，我們將深入探討數(shù)據(jù)清洗的重要性、步驟、技術(shù)、工具以及各種數(shù)據(jù)類型的清洗方法。讓我們一起來了解數(shù)據(jù)世界的美妙！什么是數(shù)據(jù)清洗？數(shù)據(jù)清洗是指處理和修復(fù)數(shù)據(jù)集中的錯(cuò)誤、不一致以及缺失值的過程。它是數(shù)據(jù)分析中必不可少的一步，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可信度。數(shù)據(jù)清洗的重要性1數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性清洗數(shù)據(jù)可以消除錯(cuò)誤和不一致，提高數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。2決策依據(jù)清洗后的數(shù)據(jù)可被用于決策制定及業(yè)務(wù)分析。3模型建立清洗后的數(shù)據(jù)有助于構(gòu)建準(zhǔn)確、可靠的預(yù)測(cè)模型。數(shù)據(jù)清洗的步驟1數(shù)據(jù)收集和輸入收集原始數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)化為可用的數(shù)據(jù)格式。2數(shù)據(jù)預(yù)處理處理缺失值、異常值以及重復(fù)數(shù)據(jù)。3數(shù)據(jù)探索和可視化通過圖表和可視化工具分析數(shù)據(jù)的分布及關(guān)系。數(shù)據(jù)清洗的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的比例和范圍。異常值處理識(shí)別和處理與其他數(shù)據(jù)明顯不同的異常值。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式以適應(yīng)分析需求。數(shù)據(jù)篩選和過濾根據(jù)特定條件篩選出所需的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)清洗的工具1開源工具例如Python的pandas和OpenRefine。2商業(yè)工具例如SASDataQuality和IBMInfoSphereDataStage。3可視化工具例如Tableau和PowerBI。缺失值的處理方法1刪除缺失值刪除包含缺失值的行或列。2插值填充使用其他值的平均數(shù)或插值方法填充缺失值。3建模預(yù)測(cè)通過建立模型預(yù)測(cè)缺失值。異常值和離群值的處理方法1刪除異常值刪除與大多數(shù)數(shù)據(jù)明顯不同的異常值。2修正異常值通過更合理的

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