data_preprocessing

数据预处理是数据分析和机器学习中至关重要的一步。它涉及对原始数据进行清洗、转换和整合，以便为后续分析或模型建立提供高质量的输入。常见的数据预处理方法包括缺失值处理、异常值检测、数据标准化、特征选择等。通过这些步骤，我们可以消除数据中的噪音和不一致性，提高数据的可靠性和准确性。同时，数据预处理还可以帮助我们发现数据中的模式和趋势，为决策提供有力的支持。总之，数据预处理是确保数据分析和机器学习项目成功的关键步骤之一，它为我们提供了清晰、准确和有用的信息基础。