数据预处理技术有哪些
时间：2026-02-18 15:06:10来源：
数据预处理是数据分析和机器学习中的关键步骤，旨在提高数据质量，为后续建模提供可靠依据。常见的数据预处理技术包括以下几类：
| 技术名称 | 说明 |
| 数据清洗 | 去除重复、错误或无效数据 |
| 数据集成 | 合并多个数据源，消除冲突 |
| 数据转换 | 标准化、归一化或编码数据 |
| 数据规约 | 减少数据量，保留关键信息 |
| 缺失值处理 | 填充缺失值或删除缺失记录 |
| 异常值检测 | 识别并处理异常数据点 |
通过合理运用这些技术，可以显著提升数据的准确性和一致性，为后续分析打下坚实基础。
