【数据预处理技术有哪些】在进行数据分析或构建机器学习模型之前，数据预处理是不可或缺的一步。原始数据往往存在缺失、重复、不一致等问题，直接影响后续分析的准确性与模型的性能。因此，掌握常用的数据预处理技术对于提升数据质量至关重要。
以下是常见的数据预处理技术及其简要说明：
| 技术名称 | 说明 |
| 数据清洗 | 去除无效、重复或错误的数据，如删除空值、纠正格式错误等。 |
| 数据集成 | 将来自不同来源的数据合并到一个统一的结构中，解决数据冗余和冲突问题。 |
| 数据转换 | 对数据进行标准化、归一化、编码等操作，使其更适合模型处理。 |
| 数据规约 | 通过降维、特征选择等方式减少数据量，提高计算效率。 |
| 缺失值处理 | 采用删除、填充（如均值、中位数、众数）等方式处理缺失数据。 |
| 异常值检测与处理 | 识别并处理偏离正常范围的数据点，防止其对分析结果造成干扰。 |
| 数据分箱 | 将连续数值划分为离散区间，便于分析或建模。 |
| 特征工程 | 包括特征构造、特征选择等，旨在提取更有意义的数据表示。 |
通过以上技术，可以有效提升数据的完整性和一致性，为后续的建模和分析打下坚实基础。每种技术都有其适用场景，实际应用中需根据具体需求灵活选择和组合使用。