数字孪生10个技术栈：数据清洗

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一、数据清洗含义和所需工作 在可视化大屏中，数据清洗指的是对原始数据进行处理和筛选，以确保数据的准确性、完整性和一致性。数据清洗是 数据预处理 的一部分，它包括以下几个方面的工作： 缺失值处理： 检测和处理数据中的缺失值，可以通过填充缺失值、删除缺失值或使用插值等方法来处理。 异常值处理： 检测和处理数据中的异常值，可以通过删除异常值、替换异常值或使用统计方法来处理。 数据格式转换： 将数据转换为正确的格式，例如将字符串转换为数字、日期转换为标准格式等。 数据去重： 检测和删除数据中的重复值，以确保数据的唯一性。 数据标准化： 对数据进行标准化处理，以确保数据在相同的尺度上进行比较和分析。 数据关联和合并： 将多个数据源中的数据进行关联和合并，以便进行综合分析和可视化展示。 通过 ………………………………