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1、数据收集:首先需要收集相关的数据,这些数据可能来自于不同的数据源,如数据库、调查问卷、社交媒体等。数据清洗:收集到的数据可能存在缺失值、错误值、重复值等问题,需要进行清洗,以确保数据的准确性和完整性。
2、数据清洗是指对原始数据进行筛选、过滤和修正,以使其符合分析的要求。原始数据中可能存在着错误、缺失、重复、异常值等问题,这些问题都会影响数据的质量和分析的结果。因此,数据清洗是数据分析的第一步,也是最关键的一步。
3、数据清洗是什么意思数据清洗是指把一些杂乱无章的,和不可用的数据清理掉,留下正常的可用数据,从而提高数据质量。数据清理主要从数据的准确性、完整性、一致性、唯一性、适时性、有效性几个方面来处理数据的丢失值、越界值、不一致代码、重复数据等问题。
4、数据分析的过程主要包括数据收集、数据清洗、数据探索、数据建模和数据解读五个核心步骤。首先,数据收集是数据分析的起点,涉及从各种来源获取相关数据。这些数据可能来自内部数据库、公开数据集、调查问卷、网络爬虫等多种渠道。
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