关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 公告：维护QQ群：833371870，欢迎加入！公告：维护QQ群：833371870，欢迎加入！公告：维护QQ群：833371870，欢迎加入！ 2021-04-14 例程试图填补缺失值,平滑噪声,同时识别离群点,并纠正数据的不一致性 例程试图填补缺失值,平滑噪声,同时识别离群点,并纠正数据的不一致性 答案： 查看 举一反三 数据预处理的基本方法包括：（） A: 填写缺失的值 B: 光滑噪声数据 C: 识别或删除离群点 D: 解决数据不一致性 常见的数据质量问题包括()。 A: 噪声 B: 离群值 C: 数据缺失 D: 数值重复 数据精简用来解决原始数据中的噪声和离群值、数值缺失、数值重复等数据质量问题 清洗数据是发现并纠正数据文件中可识别错误的最后一道程序，包括（）。 A: 问卷扫描归档 B: 检查数据的一致性 C: 处理无效值 D: 处理缺失值 数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据、重复数据 ，平滑噪声数据，处理缺失值、异常值等。
