包括:空白行删除、数据完整性检验、数据填充、插值等内容。 编程要求 根据提示,在右侧编辑器补充代码,完成本关任务。 测试说明 平台会对你的代码进行测试,若与预期输出一致,则算通关。 开始你的任务吧,祝你成功! # -*- coding: utf-8 -*- ''' 第2关 数据清洗 ''' import pandas as pd d1 = pd.read...
1-1. 数据质量的保证 在数据分析过程中,数据质量是至关重要的。而数据清洗正是保证数据质量的关键步骤。通过数据清洗,我们可以去除数据中的错误、重复和不一致,从而确保数据的准确性和可靠性。 1-2. 提高分析效率 数据清洗不仅可以保证数据质量,还可以提高数据分析的效率。当数据集中存在大量的错误、重复和不一致时...
分析的步骤都大体分为:()—数据准备——数据预处理——数据探索——客户探索预测这几个阶段。 A. 明确分析目的 B. 事情申请 C. 事前准备 D. 数据需求 查看完整题目与答案 沟通的三大基本原则不包含( )。 A. 有效性原则 B. 稳定性原则 C. 真实性原则 D. 尊重原则 查看完整题目与答案 ...
第一章、大数据概述 1.1 大数据时代 背景:2010年前后,大数据、云计算、物联网的快速发展,拉开了第三次信息化浪潮的大幕。 大数据时代的技术支撑: 存储设备容量不断增加,读写速度提升,价格下降 CPU处理能力大幅提高,促进数据量的增加,“摩尔定律” 网络带宽不断增加,网络覆盖范围和速度都增加 ...
大数据技术的体系庞大且复杂。首先给出一个通用化的大数据处理框架,主要分为下面几个方面:数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。 二、Hadoop产生的背景 Hadoop 最早起源于 Nutch。Nutch 的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎,包括网页抓取、索引、查询等功能,但随着抓取网页数量的增加,遇...