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。
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人工智能的发展，驱动新赋能方式，2018年国家自然科学基金首次在信息科学部下增设“教育信息科学与技术”的专门代码（F0701），同时《地平线报告（2022高等教育版）》智能学习分析…
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