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数据预处理与可视化分析

作者：云创智学|发布时间：2021-12-16 10:26:28.0|来源：云创智学

数据预处理与可视化分析：

数据预处理可以分为数据清洗、数据变换等。

数据清洗是对缺失值、异常值等处理，可采用插值方法，例如用平均值、中位数、众数、近邻数、回归方法进行补全或直接删除记录等。

数据变换是对数据进行函数变换、规范化处理。

数据的可视化分析能让数据变得通俗易懂和直接表达所传递的信息。在数据特征预处理后进行可视化分析，可以有效的帮助我们了解数据集的分布规律，对数据理解的越充分，越容易找到更好的特征，进行后续的机器学习建模。

如统计分布：直方图、饼图、散点图、树等。

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