輕鬆搞定數據預處理：高效數據導入、整合與清洗實戰
對這些數據進行清洗與預處理常常需要花費大量時間，您可能也經常煩惱於繁瑣的缺失值、異常值處理等問題，希望用一種高效、甚至自動化的方式來完成數據的導入與預處理。 要確保數據格式統一、完整性良好，您可能會面臨諸多挑戰：
- 數據存在缺失值、錯誤值或錄入命名規則不一致，如何處理？
- 數據出現重複和冗餘，若不去重，會導致分析中對某些指標或趨勢進行過度加權，影響分析的客觀性和準確性......
- 數據來源不同或格式不統一，如何將數據轉換為一致格式？
- 在模型擬合分析前，如何將數據處理為符合特定分佈的數據，避免模型解讀錯誤？
- 經常需要對同一數據源的數據進行分析，是否可以將清洗過程自動化？
本課程為您介紹如何透過有效的數據清洗，減少數據分析過程中的錯誤和偏差，提高決策的科學性和可靠度，從而更好地支援業務的發展和優化，讓您的數據分析工作更輕鬆，更高效！
- 如何預先對數據進行檢查與評估：基本檢查步驟與要點及不同分析方法對數據的要求
- 資料庫/複雜Excel檔/PDF/圖像/網頁數據的高效導入
- 常見問題數據處理：快速處理缺失值、異常值、重編碼、更改數據類型、匯總統計量、拆分文本列、數據正態化標準化、分層抽樣、生成隨機數
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- 數據清洗快捷操作
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