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深化大数据与人工智能知识的教育整合

说明

数据往往并非完美无缺，很多时候在分析前需要对数据进行清洗和预处理。数据清洗是解决问题过程中不可忽视的一步，它涉及去除噪声、填补缺失值、纠正错误等操作。学生需要掌握如何处理这些不规范数据，使得数据集更加准确、完整。数据处理的能力要求学生具备一定的编程能力，熟悉常见的数据处理工具和技术，能够通过算法和模型有效地清理和整理数据，为后续分析提供高质量的原始数据。

数据的收集、清洗和预处理是数据分析的基础。学生应掌握数据清洗的基本方法，如处理缺失值、异常值、重复数据等，确保数据质量的同时培养学生的细致入微的观察力