数据清洗：大规模数据集清洗策略数据清洗：大规模数据集清洗策略
数据清洗概述数据清洗概述
1.数据清洗的重要性数据清洗的重要性
数据清洗是数据分析和机器学习项目中至关重要的一步。在大规模数据集的处理中，数据往往包
含错误、不一致和缺失值，这些质量问题会严重影响分析结果的准确性和可靠性。例如，假设我
们有一个包含用户信息的数据集，其中一些用户的年龄被错误地标记为负数，或者一些记录的地
址信息不完整。如果不进行数据清洗，这些错误的数据可能会导致我们对用户群体的年龄分布或
地理位置分布做出错误的结论。
数据清洗的重要性体现在以下几个方面：
提高数据质量提高数据质量：
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