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數據清洗是指對原始數據進行預處理，以發現和糾正數據中存在的錯誤、缺失值、重復數據和不一致性等問題，以提高數據的質量和可靠性。數據清洗是數據預處理中的一個重要環節，也是數據分析和挖掘的前置工作之一。
數據清洗的原理主要包括以下幾個方面：
檢查數據的完整性：對數據進行初步的檢查，確保數據的完整性和正確性，如檢查數據是否有缺失值、異常值等。
格式化數據：將數據格式統一，確保數據類型正確，如將字符串轉換為數字等。
去重數據：去除數據集中的重復數據，保證數據的唯一性。
處理異常值：處理數據集中的異常值，如將超過規定范圍的數值進行修正或剔除。
處理缺失值：填充缺失數據，如使用均值、中位數等方法填充缺失值。
數據轉換：將數據轉換為所需的格式，如將時間格式轉換為數字格式等。
數據整合：將多個數據源的數據進行整合，保證數據的一致性和完整性。
數據清洗的目的是為了提高數據的質量和可靠性，為后續的數據分析和挖掘提供準確的數據基礎。
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