基本信息
文件名称：需求预测：季节性需求分析_16.数据预处理与清洗技术.docx
文件大小：26.62 KB
总页数：23 页
更新时间：2025-08-14
总字数：约1.28万字
文档摘要
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16.数据预处理与清洗技术
在进行需求预测时，数据的质量直接影响预测模型的准确性和可靠性。数据预处理与清洗是数据科学中非常重要的步骤，它涉及对原始数据进行清洗、转换和标准化，以确保模型能够有效地从中提取有用的信息。本节将详细介绍数据预处理与清洗的技术，包括缺失值处理、异常值检测与处理、数据标准化与归一化、时间序列数据处理等。我们还将探讨如何利用人工智能技术来提高数据预处理与清洗的效率和质量。
16.1缺失值处理
16.1.1缺失值的检测
在处理缺失值之前，首先需要检测数据集中哪些列和行存在缺失值。Python中的Pandas库提供了方便的工具来检测