什么是数据清洗？
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什么是数据清洗？
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什么是数据清洗?
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样本数据需要清洗，所谓数据“清洗”是因为以下原因：
A.样本被弄脏了 B.样本太久不用 C.拍摄取样的分辨率不一样 D.拍摄取样的光线不一样
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数据标注前要对数据进行清洗以达到更好的训练识别效果，数据清洗方法下面说法正确的是。（）
A.无效数据和缺失数据处理 B.数据一致性检查 C.数据定义 D.数据查重
答案
在对历史数据集进行分区之前进行数据清洗（缺失值填补等）的缺点是什么（）
A.违反了建模的假设条件 B.加大了处理的难度 C.无法针对分区后各个数据集的特征分别做数据清洗 D.无法对不同数据清理的方法进行比较，以选择最优方法
答案
数据清洗工作不包括（）
A.删除多余重复的数据 B.采用适当的方法补充缺失的数据 C.纠正或者删除错误的数据 D.更改过大和过小的异常数据
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清洗模具的水管路用什么清洗？
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清洗模具的水管路用什么清洗
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财务大数据清洗的主要目的是（ ）
A.删除无用数据 B.使数据更美观 C.提高数据质量 D.减少数据量
答案
数据清洗的方法不包括（ ）。
A.缺失值处理 B.噪声数据清除 C.一致性检查 D.重复数据记录处理
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外部损失数据清洗标准包括()
大数据的预处理过程包括数据清洗、数据转换、数据集成和（）。
什么是数据？什么是数据元素？什么是数据项？
数据清洗的方法不包括重复数据记录处理。
财务大数据清洗可以完全去除所有问题数据。（ ）
在大数据处理中，数据清洗的作用是（ ）
数据清洗的主要内容包括
数据清洗(Data Cleaning)的方法有()
财务大数据处理流程中的数据清洗可以去除哪些问题数据（ ）
什么叫在线清洗？
安装轴承前必须进行清洗，清洗时应注意什么？
安装轴承前必须进行清洗，清洗时应注意什么
数据清洗过程不需要提及。
财务大数据清洗的方法有哪些（ ）
做数据分析，需要对收集来的数据做哪些清洗（）
清洗的目的是什么？
清洗的步骤是什么（）
大数据分析中，用于数据清洗的工具可能有哪些（ ）
在财务大数据处理中，哪个工具可以进行数据清洗（ ）
数据清洗的方法一般不包括（）
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