不干净的数据就是毒瘤：如何优化数据清洗流程

数据是现代企业的重要资产，但没有经过充分清洗的数据可能会导致误导性和不准确的结果。本文提出了一种自动化数据清洗流程，包括数据采集、数据预处理、错误检测和纠正等步骤，以确保数据的质量和可靠性。作者还介绍了一些常见的数据清洗问题，如缺失值、异常值、重复项等，并提供了相应的解决方案。此外，本文还讨论了机器学习中不同数据清洗方法的效果，并提出了一些优化建议。通过改善数据清洗流程，企业可以获得更准确的结果，提高业务效率。

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