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数据分析：数据清洗：数据预处理技术基础

1数据预处理的重要性

1.1数据质量的重要性

在数据分析的领域中，数据质量是决定分析结果准确性和可靠性的重要因素。数据质量不佳，如存在缺失值、异常值、重复数据、不一致的数据格式或错误的数据条目，会直接影响到数据模型的性能和预测的准确性。因此，数据预处理的第一步就是确保数据的质量，这通常包括以下几个方面：

缺失值处理：数据中可能包含缺失值，这些缺失值可能是由于数据收集过程中的错误或遗漏造成的。处理缺失值的方法包括删除含有缺失值的记录、填充缺失值（如使用平均值、中位数或众数填充）或使用预测模型来估计缺失值。

异常值