【交流群问题】关于数据清洗

Tableau问答交流群 2020-05-12 03:35:29

各位大佬，在数据清洗阶段，因填写不规范，有大量文本数据需要逐个查找进行重命名更改的操作，能直接用Tableau Prep进行么？传统是用excel人工判断逐批修改

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今儿和大家再聊聊算法模型集合中的数据清洗方法，这部分对于算法模型的训练来说，至关重要！数据清洗是确保数据质量的关键步骤，能够消除噪声和错误，从而提高分析结果的准确性。良好的数据清洗方法能够增强模型的性能，减少过拟合和欠拟合的风险。通过系统化的数据清洗，可以节省后续分析和建模的时间，提高整体工作效率。方法非常多，本篇文章给大家找出十个最重要、最常用的数据清洗方法：缺失值处理异常值处理重复数据移除数据...

我们已经对数据清洗有了一定概念:“数据清洗确保无法辨认的数据不会进入数据仓库。无法辨认的数据将影响到数据仓库中通过联机分析处理(OLAP)、数据挖掘和关键绩效指标(KPI)所产生的报表。”数据清洗，是整个数据分析过程中不可缺少的一个环节，其结果质量直接关系到模型效果和最终结论。在实际操作中，数据清洗通常会占据分析过程的50%—80%的时间。所以数据清洗的过程就显得尤为重要,在下面的图上我们可...

点赞、关注、收藏，不迷路点赞、关注、收藏，不迷路做AI项目的你，是不是常被“数据质量差”拖后腿？拿到的数据集里缺失值、重复值一大堆，异常值藏在其中难以发现；数据格式混乱、单位不统一，清洗起来无从下手；更头疼的是，带着脏数据训练模型，不仅效果差、精度上不去，还会导致训练收敛慢、泛化能力差，甚至让项目反复返工，错过上线 deadline？如果你也深陷这些困境，别再盲目清洗浪费时间！今天这篇指南，直接给你AI项目数据清洗的8个关键步骤，覆盖数据探索、缺失值处理、异常值修正等核心环节，每个步骤都附具体操作逻辑、

特征工程系列：数据清洗 原创：JunLiang 木东居士前天特征工程系列：数据清洗 本文为数据茶水间群友原创，经授权在本公众号发表。关于作者：JunLiang，一个热爱挖掘的数据从业者，勤学好问、动手达人，期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~ 0x00 前言数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地...

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