1.数据预处理阶段该阶段的主要任务是将数据导入数据库中，然后查看数据：对数据有个基本的了解，并且初步发现一些问题，为之后的处理做准备。2.缺失值清洗缺失1.概念数据清洗：把脏数据清洗掉，提高数据质量。Data cleansing, Data cleaning, Data scrubbing三种表达方式都可以，意思都是检测和去除数据集中的噪声数据和
三、数据清理步骤让我们来看看数据清洗的主要路径：1、清洁缺失值缺失值是最常见的数据问题，处理缺失值的方法有很多。我们需要按照步骤来做。首先是确定缺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
三、数据清洗的基本流程“一图胜千言”，直接上一张数据清洗的路径图，是不是一目了然啦！1、对缺失值进行清洗数据清洗第一步，对缺失值进行清洗。缺失值是非常常见的数据问题，它的处理方法也很多【紫色】重复(Duplication error):如图中2号和5号行的数据代表的同一个人，重复的数据删掉一个就好了。下图为清洗完毕(cleansed)的传统数据。因为要人工逐行逐列的检查和修正，数
清洗数据有三个方法，分别是分箱法、聚类法、回归法。1、分箱法是一个经常使用到方法，所谓的分箱法，就是将需要处理的数据根据一定的规则放进箱子里，然后进行测试每一个箱子数据清洗阶段当然还包含其他的一些操作，例如数据聚合、数据筛选等等。只有我们对业务、数据场景做详尽的了解，且在数据清洗中有清晰的思路和灵活的方法，才能快速
2 数据清洗的对象数据清洗的任务是对不满足数据挖掘要求的数据进行清洗，将清洗的结果提交给数据挖掘的下一个环节。根据数据来源不同，数据源分为：2.1 单数1. 数据清洗的基本概念与重要性数据清洗——重新检查和验证数据的过程，旨在删除重复信息，纠正现有错误并提供数据一致性。以上，是百度百科对数据清洗的概念定义。以我个人的理
