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eda中常用的数据处理方法

EDA(探索性数据分析)中常用的数据处理方法包括: 数据清洗:识别并处理缺失值、异常值,去除重复值,确保数据质量。 数据变换:进行标准化、归一化处理,消除不同量纲的影响;对类别变量进行编码,转化为数值型数据。 数据可视化:利用图表直观展示数据分布和特征,发现潜在模式。 这些方法有助于深入理解数据,为后续分析奠定基础。

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2024-11-13 10:57:30

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2024-01-10 14:44:53

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2022-07-12 10:51:01

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2024-06-03 13:59:17

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细水爱长流 2021-11-03 06:47:04

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2024-01-09 15:10:42

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2024-03-15 13:31:26

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2023-05-24 15:10:05

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Linux工程师 2018-03-23 14:23:22

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secondonsite2 2022-03-09 03:36:03

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2024-05-14 16:41:10

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2022-04-26 11:01:09

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