数据清洗的过程包括以下几个步骤：1. 收集数据：收集需要清洗的原始数据，可以来自多个来源，例如数据库、电子表格、文本文件或Web。2. 预处理数据：对于不同的数据来源，需要进1. 清洗过程必须是可追溯、可复现的；2. 中间过程必须保存，做到可回溯；3. 清理方案必须是科学的、符合常识的；4. 清理数据过程中要遵守谨慎原则；5. 编写清理
在完成数据的清洗后，便可以根据业务目标使用相应的算法构建数据分析模型。在此过程中，往往需要多次特征选择以及参数调整等工作，经多轮的调优后，便可将最终的模型用于数据分析工作。1 数据清洗的概念数据清洗(Data Cleaning/Data Scrubbing),是在数据仓库/数据库中去除冗余、清除噪音、消除错误和不一致数据的过程。数据清洗并不是简单地选取优质数据，它同时还涉
理解数据、过时数据、数据重复等，单数据源的数据清洗主要是指在属性上对数据进行检测与处理；多数据源的“脏数据”更为复杂，主要指大量的重复数据、数据冲突，多数据源的数据清洗主要数据清洗的基本流程一共分为5个步骤，分别是数据分析、定义数据清洗的策略和规则、搜寻并确定错误实例、纠正发现的错误以及干净数据回流。下面通过一张图描述数据清洗的基本流程，具
?﹏? ▲图3-1 通过Turi Create了解你的数据03 清洗数据在了解数据集的过程中，你可能会遇到一些错误。记录数据可能会产生错误。需要检查的错误有以下几类：一致值错误单值错误缺失值数据处理的基本流程一般包括以下几个步骤：1、数据收集：从数据源中获取数据，可能是通过传感器、网络、文件导入等
