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《数据探查与预处理》课件PPT通过本课程讲解数据探查和预处理的重要性,掌握数据分析领域的关键概念和技巧,以实际案例提升解决问题的能力什么是数据探查和预处理?了解数据探查和预处理的定义和范围,以及在数据分析中的重要性和应用领域数据探查和预处理的意义探索数据的目的,包括发现趋势、异常和模式,以及预处理数据的作用,提高数据质量和分析结果的可靠性数据预处理流程的步骤数据清洗数据变换处理缺失值和异常值转换数据类型和尺度数据归一化特征选择统一不同指标的量纲选择对目标变量有显著影响的特征针对缺失值的处理方法删除填充12删除包含缺失值的样本或特征用均值、中位数或其他方法填充缺失值插值3根据已有数据推测缺失值数据去重的方法和步骤查重目的1发现和删除重复的数据方法选择2根据数据集大小和复杂性选择适合的去重方法去重步骤3识别重复数据、比较和删除重复项特征选择的方法和步骤过滤法包装法嵌入法根据统计指标筛选特征通过训练模型评估特征的重要性在模型训练过程中选择最佳特征基本统计量概念和意义均值1表示数据的集中趋势标准差2反映数据的离散程度中位数3描述数据的中间位置数据分析中使用的工具和软件Python R强大的编程语言和数据分析库专为数据分析和统计建模而设计Excel广泛应用于数据处理和可视化。