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数据准备 是识别和验证数据质量的过程。数据准备的主要目的是在继续对数据集进行任何分析之前识别数据集中的所有错误、不一致和冗余。这一步可能很耗时，但如果从一开始就正确完成，而不是在识别出错误后再回头修复，那么以后可以为您节省大量时间。

出于多种原因，数据准备至关重要。

首先，您要避免花时间进行数据分析，却发现数据集存在错误或不一致。

其次，此步骤将有助于在进一步分析中获得准确的结果，确保包含所有相关信息并删除任何不必要的信息（例如重复项）。

第三，此阶段准备数据，以便关系数据库可以读取，并有助于流程自动化的初始阶段。

数据准备最佳实践
准备数据的最佳方法是利用 柬埔寨电话数据 系统化流程。此流程包括：

在清理任何问题之前，请彻底了解数据集是如何收集的以及为什么将其用于该项目。
确定数据集中需要清理哪些类型的信息。此外，确定需要从每列或每行中删除哪些类型的数据错误。一些常见示例包括可以通过拼写检查器轻松纠正的拼写错误的单词或格式错误的电话号码。
根据最耗时或最容易出错的任务来决定清理数据的操作顺序。
数据转换
数据转换是将数据集转换为可分析形式以便用于分析的过程。数据转换通常涉及整理或清理数据以及合并数据集。

为什么数据转换很重要？
数据转换 至关重要，因为您希望以最有用的方式分析数据。使用统计建模或其他方法，可以实现更灵活的分析选项，而不仅仅是严格应用公式，您可以实现这一点。

如果您正在处理大数据和大型数据集，则在开始任何分析之前将它们转换为单个表将节省您在实际分析过程中执行计算时的时间和精力。

数据转换最佳实践
您可以使用多种不同的方式将数据集转换为更适合分析的内容。不过，这里要记住的最重要的一点是，这应该始终通过系统化的过程来完成，对一个表所做的任何更改都会影响所有其他表，因为它们是从这些原始表派生出来的。