一文带您了解数据清洗的重要:数据驱动决策的关键步骤

从数据分析到EDA(探索性数据分析/exploratory data analysis)再到机器学习模型，数据集的质量和完整性都是确保分析和建模过程有效的关键因素。高质量、完整的数据集能够提供更可靠、更准确的分析结果，有助于制定基于数据的决策。数据清洗（Data Cleaning）通常被视为数据驱动决策的关键准备步骤，其目的在于查找并纠正数据中的错误和不一致，以提高数据质量。随着数据集的增长，确保数据的清洁度和完整性变得越发具有挑战性。了解数据清洗的重要性以及如何进行数据清洗变得至关重要。未经严格清洗的数据可能会影响数据分析和模型的结果，导致下游决策的不准确性，尤其是在建模和预测方面。下面将详细介绍数据清洗的重要性，并提供如何进行数据清洗的核心原因。数据清洗的重要性数据清洗是数据处理管道(PipeLine)中至关重要的一环。尽管 ………………………………