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
请在 下方输入 要搜索的题目：
推荐参考答案 (
由 快搜搜题库 官方老师解答 )
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.在使用Python进行数据清洗与处理时，以下哪些方法可以有效处理缺失值和进行数据转换？
- 8.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
- 9.论述异常值的处理原则
- 10.Python中异常值如何处理？
