解释什么是数据预处理,并提供一个例子.
数据预处理是将原始数据清理和转换为易于理解和适合分析的格式的过程.数据预处理的目的是提高数据的质量,使其准备用于机器学习,数据挖掘和其他分析模型.数据预处理的一个例子是处理丢失数据.通常,数据集有丢失值或不完整的信息,可能会干扰最终分析.数据预处理技术可以用来识别,处理和填补这些丢失数据值,使数据集更完整和可用.处理丢失数据的一个技术称为归因 - 这涉及从该变量的不丢失值计算的平均值或中位数等统计量度中计算丢失数据.其他技术包括忽略包含丢失数据的行或丢失数据的条目,尽管这可能会导致丢失信息.但这取决于所选的数据集分析方法和分析方法.