数据预处理指南：如何准备您的数据集进行分析和建模

数据清洗：检查数据集中是否存在缺失值、异常值、重复值等，对这些数据进行处理，以便后续分析和建模。

数据转换：对数据集中的数据进行转换，例如将分类变量转换成数值型变量、对数据进行标准化等。

特征选择：从数据集中选择有用的特征，可以使用统计方法、机器学习算法等技术进行特征选择。

数据集划分：将数据集划分成训练集、验证集和测试集，以便进行模型训练、参数调优和模型评估。

数据集平衡：检查数据集中不同类别的样本数量是否平衡，如果不平衡可以使用过采样、欠采样等技术进行处理。

数据可视化：通过可视化工具对数据集进行可视化分析，发现数据集中的规律和趋势，以便进行后续分析和建模。