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数据清洗主要包括缺失值处理、()和异常值处理。
数据清洗主要包括缺失值处理、()和异常值处理。
发布时间:
2025-04-01 00:54:15
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答案:
重复值处理
相关试题
1.
数据清洗主要包括缺失值处理、()和异常值处理。
2.
数据预处理包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测和处理等步骤,但不包括特征选择和降维操作。( )
3.
数据挖掘的首要步骤是( )A.数据标准化B.数据清洗C.缺失值处理D.异常值处理
4.
数据清洗操作:基于Pandas库分别进行缺失值填充、重复值删除、异常值修正和数据格式统一的清洗操作,
5.
进行清理、缺失值处置、异常值查验与校正,以及做数据标准化这类处理,保障数据质量达标。
6.
数据清洗时,处理缺失值的方法包括( ) 。A.删除单元格B.删除记录C.数据补齐D.不处理
7.
数据清洗的方法不包括()A、缺失值处理B、噪声数据清除C、一致性检查D、重复数据记录处理
8.
论述异常值的处理原则
9.
【多选题】数据清理包括以下哪些处理()。 A. 缺失值的处理 B. 噪声的处理 C. 重复数据的处理 D. 不一致数据的处理
10.
数据清理一般需要对噪声和缺失值进行处理。
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