基本信息

---

下载

文档摘要

---

PAGE1

PAGE1

数据清洗：数据一致性检查技术教程

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数据科学项目中至关重要的第一步。在真实世界的数据集中，数据往往包含错误、不完整、不准确或不一致的信息。这些数据质量问题如果未经处理，将直接影响到后续的数据分析、机器学习模型的训练和预测结果的准确性。数据清洗的目标是识别并修正这些问题，确保数据的准确性和一致性，从而提高数据质量，为后续的数据分析和决策提供可靠的基础。

1.1.1示例：处理缺失值

假设我们有一个包含用户信息的数据集，其中年龄字段存在缺失值。在进行数据分析前，我们需要处理这些缺失值，以确保数据的