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发布日期:2018年5月14日
学术报告-数据挖掘中的数据清洗方法

      数据清洗是数据挖掘工作中很重要的一部分工作,目的是解决数据的质量问题,将“脏”数据变成标准的、干净的数据,更加适合挖掘。本次报告从预处理阶段、缺失值处理、重复数据清理、格式清洗、异常值处理、数据转化等6个方面详细介绍常用的数据清洗方法。

附件-数据挖掘中的数据清洗方法.pdf