数据准备工作包括
数据准备工作是数据分析过程中的一个重要环节，它主要包括以下几个步骤：
1.数据采集
数据采集是数据准备工作中的第一个步骤，它的目的是获取所需要的数据。这包括自动确定存储在.csv文件中的字符串数据中的相关属性，将高度嵌套的数据结构（如XML或JSON文件中的数据结构）解析为表格形式，以方便扫描和模式的检测，以及搜索和识别来自外部存储库的相关数据。
2.数据探索和分析
数据探索和分析是数据准备工作中的第二个步骤，它的目的是评估数据的状况。这包括寻找趋势、离群点、异常值、不正确的值、不一致性、缺失或不正确的信息。这一点很重要，因为你的源数据提供的是你的模型的所有的信息，因此确保它不包含未见过的偏差是至关重要的。
3.格式化数据
格式化数据是数据准备工作中的第三个步骤，它的目的是确保数据的格式适合机器学习模型。如果正在聚合来自不同来源的数据，或者你的数据集由多个持有者手动更新，你可能会发现数据的格式存在异常。同样地，对列中的值进行标准化，例如州的名字可能是完整的拼写也可能是缩写，将确保正确的聚合数据。
4.提高数据质量
提高数据质量是数据准备工作中的第四个步骤，它的目的是处理数据中的错误数据、缺失值、离群点和异常值。如果自助的数据准备工具具有智能功能，可以帮助匹配来自不同数据集的数据属性，从而将它们智能化地组合在一起，那么这些工具就可以来帮助做这些事情。
5.数据清洗
数据清洗是数据准备工作中的一个重要步骤，它的目的是对“脏”数据进行对应方式的处理。脏数据在这里意味着数据的质量不够好，会掩盖数据的价值，更会对其后的数据分析带来不同程度的影响。清洗数据的方式大概可以分为以下几类，筛选、清除、补充、纠正。
6.数据集成
数据集成是数据准备工作中的最后一个步骤，它的目的是将从不同来源获取的数据合并在一起。这包括将你的数据划分为两个数据集，一个用来训练算法，一个用来评估结果。
以上就是数据准备工作的主要内容，做好这些准备工作，可以为后续的数据分析和机器学习提供高质量的数据支持。
