数据清洗
数据清洗
数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序,包括检查数据一致性,处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同,录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。
数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序,包括检查数据一致性,处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同,录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。

动态

大语言模型·9小时前
dengjf99 课题专家组 某股份制银行   擅长领域:人工智能, 大语言模型, 服务器
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议题说明数据对机器学习模型训练起着至关重要的基础作用,使用高质量数据集用于训练或微调模型,能够大大提升模型的效果和性能。在垂直领域训练过程中,有很多种任务,如何收集和标注多种情况的数据,对提升模型的综合能力应对有重要意义。长尾数据指的是数据集中一些类别样本数据...(more)
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银行大语言模型· 2024-02-23
微调过程中,有很多种种任务,如何收集和标注多种情况的数据,对提升大模型的综合能力应对有重要意义,希望大家可以针对:长尾场景下的数据如何清洗进行探讨,可以从方法,措施,以及注意点方面进行共识交流?...(more)
浏览2019
银行大语言模型· 2023-11-01
xuyy 联盟成员 秦皇岛银行   擅长领域:人工智能, 大数据, 大语言模型
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数据清洗的步骤 (1)数据收集:从不同来源收集数据,包括客户信息、交易记录、市场数据等。 (2)数据预处理:对数据进行初步清洗,包括去除重复数据、缺失值处理、异常值处理等。 (3)数据整合:将不同数据源的数据整合到一起,确保数据的一致性和完整性。 (4)数据验证:对数据进...(more)

    描述

    数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序,包括检查数据一致性,处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同,录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。
    数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序,包括检查数据一致性,处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同,录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。
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