数据预处理学习方法;数据预处理的主要流程

一、学习方法建议

1. 系统学习工具：建议从Python数据分析三件套(numpy/pandas/matplotlib)入手，通过Anaconda集成环境实践操作

2. 实战案例学习：通过真题案例手把手教学，掌握缺失值处理、异常值检测等核心技能

3. 专业软件应用：学习SPSS等工具的数据排序、查重等预处理技巧

二、主要处理流程

1. 数据清洗阶段：

2. 特征工程阶段：

3. 可视化验证：

建议结合视频教程系统学习，掌握从数据收集到可视化的完整流程。实际应用中需根据数据类型灵活调整步骤顺序。