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数据分析方法与技术

在虚拟实验室中，数据分析是实验数据生成与分析过程的关键环节。本节将详细介绍几种常见的数据分析方法和技术，并探讨如何利用人工智能技术提升数据分析的效率和准确性。我们将重点讨论数据预处理、特征工程、模型选择与评估以及数据可视化等方面的内容，并通过具体的代码示例来说明这些技术的应用。

数据预处理

数据预处理是数据分析的第一步，其目的是清洗和整理数据，使其适合后续的建模和分析。常见的数据预处理方法包括缺失值处理、异常值处理、数据标准化和数据编码等。

缺失值处理

在实际实验数据中，缺失值是常见的问题。缺失值处理的方法有多种，包括删除缺失值、填充