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生产数据分析中的数据预处理

在智能制造的生产数据分析中，数据预处理是一个非常重要的步骤。这个阶段的目标是将原始数据转换成适合进一步分析和建模的形式。数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据归一化等步骤。这些步骤不仅能够提高数据的质量，还能确保后续分析的准确性和有效性。

数据清洗

数据清洗是数据预处理的第一步，主要目的是去除数据中的噪声、缺失值和异常值。这些不一致的数据会严重影响分析结果的准确性和模型的性能。数据清洗可以通过多种方法实现，包括删除、填充和插值等。

删除缺失值

删除缺失值是最直接的方法，但需要谨慎使用，因为删除数据可能会导致信息丢失。