数据预处理：提高数据质量，为分析和建模奠定基础

数据预处理是指在进行数据分析或建模之前对原始数据进行清洗、转换、集成和规约等操作的过程。数据预处理的目的是消除数据中的错误、缺失、重复、不一致等问题，提高数据的质量和可用性，从而为后续的数据分析和建模提供可靠的数据基础。常见的数据预处理操作包括数据清洗、数据转换、数据集成和数据规约等。其中，数据清洗是指检测和修正数据中的错误、缺失、重复和不一致等问题；数据转换是指将数据从一种格式或结构转换为另一种格式或结构，如将文本数据转换为数值数据；数据集成是指将来自不同数据源的数据进行合并；数据规约是指对数据进行压缩或抽样，以减少数据的存储和处理成本。数据预处理是数据分析和建模的重要前置工作，对于提高数据分析和建模的准确性和效率具有重要意义。