差的数据会导致洞察不

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确保 .数据质量 原始数据，无论您收集多少，都取决于它的质量。质量。质量 土耳其电话号 准确、决策有缺陷和挫败感。这就是你。需要重点关注：数据清洗 将数据清洗视为擦洗和抛光的过程。让您的数据大放异彩！它涉及：修复错误：拼写错误、重复和格式不一致。需要解决。
处理缺失值：决定如何处理数据中的空白。 （删除条目、插补等）。离群值检测：识别看似不寻常或完全不符合的数据点。普通Range.data验证数据验证是关于设置规则和检查以防止错误。首先介绍输入验证：定义数据字段可接受的格式（例如，确保电子邮件地址格式正确）。
数据类型检查：确保数据与其预期类型匹配（例如，需要数字的数字）。范围检查：为数值数据值设置限



制以捕获不合理的数据。有时，您的原始数据需要采用您需要的形状。用于分析。数据转换来救援：标准化：将数据重新调整到公共范围。对于可比性标准化：将数据转换为具有特定平均值和标准差，使分析更容易。