数据清洗是指对采集的数据进行初步处理，使其符合分析要求和标准，从而提高数据质量和可信度的过程。数据清洗流程包括以下六个步骤：数据收集数据收集是数据清洗三、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
≥＾≤ 百度试题题目数据清洗属于数据挖掘的哪个步骤？A.目标数据集的提取B.数据预处理C.建立模型D.知识的应用相关知识点：试题来源：解析B数据挖掘的基本过程包括以下几个步骤：数据清洗、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评价和模型部署。1. 数据清洗数据清洗是数据挖掘的第一步，也是最重要的一步
在数据挖掘过程中，数据清洗主要根据探索性分析后得到的一些结论入手，然后主要对四类异常数据进行处理；分别是缺失值(missing value),异常值(离群点),去重处理(Duplicate Data)以及噪概括起来，统计数据预处理的过程包括数据审查、数据清理、数据转换和数据验证四大步骤。一)数据审查该步骤检查数据的数量(记录数)是否满足分析的最低要求，
数据挖掘过程的最后一步是为处理过的数据设计有效的分析方法。在许多情况下，不太可能将手头的应用直接转化成一个标准的数据挖掘问题，比如转化成关联模式挖掘、数据清洗是清除错误和不一致数据的过程，当然，数据清洗不是简单的用更新数据记录，在数据挖掘过程中，数据清洗是第一步骤，即对数据进行预处理的过程。数据清洗的任务是过滤
