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数据的预处理是程序员在做数据分析之前需要进行的一个环节，而本文我们就通过案例分析来了解一下，数据处理基础知识分享。
1、数据是什么?
通过观察、实验或计算得出的结果。例：数字、文字、图像、声音等。
2、数据分析是什么?
把隐藏在数据背后的信息集中和提炼出来
总结出所研究对象的内在规律，帮助管理者进行有效的判断和决策
数据在数据分析中的重要性
数据分析即数据+分析，也就是说数据为先，分析为后。数据是分析的基础，因此数据的质量、数据的相关度、数据的维度等会影响数据分析的结果。
数据分析流程图
3、什么是数据预处理?
在特征工程和日志前，检测和去除数据集中的噪声数据和无关数据，处理漏洞数据，去除空白数据。
4、为什么要做数据预处理?
提高数据的质量，从而有助于提高后续学习过程的精度和性能
数据预处理的重要性
5、什么是数据清洗?
删除原始数据集中的无关数据，重复数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值，异常值。
造成数据缺失的原因
信息暂时无法获取;信息被遗漏;有些对象的某个或某些属性是不可用的，等等。
缺失的类型
完全随机缺失;随机缺失，非随机缺失
处理缺失值的必要性
挽回丢失的信息;确定性更加显著;得到可靠的输出
常见的数据清理的方式
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2025-04-27
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