随着电商的迅速发展，大量的数据被产生和积累，这些数据对于电
商平台来说具有重要意义。然而，这些数据往往是杂乱无章的，包含
大量的噪声和缺失值。为了确保数据的准确性和完整性，电商平台需
要进行数据清洗和预处理。本文将介绍电商平台如何进行数据清洗和
预处理的方法。
一、数据清洗
数据清洗是指通过删除、修改、填补或忽略那些不完整、不准确、
不一致或不适用于分析的数据，以提高数据的质量和准确性。电商平
台进行数据清洗时，可以采取以下步骤：
1.
去除重复数据：在数据中存在大量的重复数据，这些数据对于后
续的分析没有任何帮助，只会浪费存储空间和计算资源。因此，电商
平台需要通过去重的方式，删除重复的数据。
2.
处理缺失值：在电商数据中，常常存在缺失值的情况。缺失值可
能是由于输入错误、系统故障、用户取消订单等原因导致的。电商平
台需要根据实际情况，选择合适的方法处理缺失值，如删除含有缺失
值的记录、填补缺失值等。
3.
清除异常值：异常值是指在数据中出现的不符合常理的数据点。
这些异常值可能是由于测量误差、录入错误、欺诈行为等原因导致的。
电商平台需要针对不同的异常值，采取相应的处理方法，如删除异常
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