数据预处理是数据分析和机器学习中的关键步骤,旨在将原始数据转换为适合模型训练的格式。以下是数据预处理的主要步骤和常见方法:
1. 数据收集
- 从数据库、API、文件(如CSV、Excel)或网络爬虫等来源获取数据。
- 确保数据的完整性和多样性。
2. 数据清洗
- 处理缺失值:删除、填充或插值。
- 处理重复数据:删除重复记录。
- 处理异常值:检测并处理异常值。
- 格式标准化:统一日期、时间、文本等格式。
- 处理噪声数据:平滑或分箱处理。
3. 数据集成
- 将多个数据源的数据合并,处理字段不一致和冗余问题。
- 解决数据冲突(如不同数据源的同一字段命名不同)。
4. 数据变换
- 归一化/标准...