Какой метод используется очистки данных

Существует несколько методов очистки данных, в зависимости от конкретной ситуации и целей обработки данных. Некоторые из наиболее распространенных методов включают в себя:

1. Удаление дубликатов: удаление повторяющихся записей из набора данных.
2. Удаление выбросов: исключение аномальных значений, которые могут искажать результаты анализа.
3. Заполнение пропущенных значений: замена отсутствующих данных средним или медианным значением, наиболее часто встречающимся значением или другими методами.
4. Нормализация данных: приведение данных к определенному диапазону или шкале, чтобы обеспечить их сопоставимость.
5. Кодирование категориальных признаков: преобразование категориальных переменных в числовой формат для использования в моделях машинного обучения.
6. Удаление лишних признаков: исключение неинформативных или избыточных признаков, которые не влияют на результаты анализа.

Эти методы могут использоваться как по отдельности, так и в комбинации, в зависимости от конкретных требований и особенностей данных.