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数据预处理：数据预处理概述与数据清洗

1数据预处理概述

1.1数据预处理的重要性

数据预处理是数据分析和机器学习项目中至关重要的一步。在原始数据中，存在各种问题，如缺失值、异常值、不一致的数据格式、冗余信息等，这些问题如果不解决，将直接影响到后续的数据分析和模型训练的准确性。数据预处理的目标是清洗和转换数据，使其更适合分析和建模，从而提高模型的性能和预测能力。

1.2数据预处理的基本步骤

数据预处理通常包括以下基本步骤：

数据清洗：处理缺失值、删除或修正异常值、解决数据不一致性。

数据集成：将来自多个数据源的数据合并到一起，解决数据冗余和冲突。

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