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数据清洗：数据预处理技术

1数据清洗概述

1.1数据清洗的重要性

数据清洗是数据分析和机器学习项目中至关重要的一步。在真实世界的数据集中，数据往往存在各种问题，如缺失值、异常值、重复记录、不一致的格式等。这些问题如果不解决，将直接影响数据的质量，进而影响分析结果的准确性和模型的性能。数据清洗的目标是提高数据质量，确保数据的完整性、准确性和一致性，为后续的数据分析和建模奠定坚实的基础。

1.2数据预处理的基本步骤

数据预处理通常包括以下几个关键步骤：

1.2.1数据质量检查

缺失值检查：检查数据集中是否存在缺失值，以及缺失值的分布情况。

异常值检测