解释为什么在分析之前清理和准备数据很重要.
在任何数据驱动项目的分析之前,清理和准备数据是关键的一步.使用的数据质量与应用的分析方法和算法一样重要.原因是: 1.消除错误和不准确:各种来源的原始数据往往伴随着错误,不准确和不一致. 清理和验证数据很重要,以确保分析基于准确的信息. 2.提高数据质量:清理数据涉及找到缺失值并适当处理. 这减少了分析中的扭曲和错误,提高了数据质量. 3.促进了更好的分析:准备数据涉及将信息转换成适当的格式,更容易处理和分析. 这意味着减少了高维度的正常化,调整和编码变量. 提高数据效率:减少数据缺失,减少了数据的规模,减少了数据的含义和含义. 这包括在分析过程中准备,准备和准备数据,减少了数据的总结和准确性,更容易将数据变为更准确的格式,更有效地将数据的数据进行分析,更快速地将数据的含义和不一致性,减少了数据的数量和含义.