电信行业预处理知识

数据清洗：清洗数据是指从原始数据中删除不必要或无效的数据，以便更好地分析和处理数据。

数据去重：将数据中重复的记录删除，以减少数据冗余和提高数据质量。

缺失值处理：处理数据中缺失的值，可以通过插值、删除或替换缺失值等方法来处理。

数据规范化：将数据转换为标准形式，以便更好地比较和分析不同类型的数据。

数据变换：将数据进行变换，以便更好地分析和处理数据。例如，对数变换、标准化、归一化等。

数据离散化：将连续数据转换为离散数据，以便更好地分析和处理数据。

数据降维：将数据维度降低，以便更好地分析和处理数据。常用的方法有主成分分析和线性判别分析等。

数据采样：从大量数据中采取一部分数据进行分析和处理，以节省时间和资源。

特征选择：选择对目标变量有重要影响的特征，以便更好地分析和处理数据。

数据可视化：将数据以图形或图表的形式呈现，以便更好地理解数据和发现数据中的规律。