数据清洗论文总结怎么写

数据清洗论文总结怎么写

数据清洗论文总结通常包括以下几个部分：

1. 引言

简述数据清洗的重要性及其在数据预处理和数据分析中的核心作用。

阐述当前大数据环境下数据质量问题及其对分析准确性的影响。

2. 数据清洗的目的

列出数据清洗的主要目标，如提高数据质量、准确性，消除异常值、缺失值和重复值。

强调清洗后的数据更具可靠性和可分析性。

3. 数据清洗流程

描述数据清洗的步骤，通常包括数据收集、评估、预处理、清洗、转换和集成。

强调每个步骤的作用及其对最终数据质量的影响。

4. 数据清洗方法

讨论不同类型的数据清洗技术，如基于规则的方法、统计方法、机器学习方法等。

介绍数据清洗工具和技术，例如使用Pandas进行数据清洗和缺失值处理。

5. 数据清洗的评估