大数据预处理是什么?

大数据预处理是分析数据前的准备工作，包括清洗、转换和整合。原始数据常含错误、缺失值或重复内容，需要先清理干净。接着把不同格式的数据统一，比如把文本转为数字。最后把数据整理成适合分析的表格。没有这一步，后续分析结果可能不准确。

数据清洗的重要性

数据清洗是预处理的核心步骤。比如处理缺失值时，可以用平均值填补空缺。重复数据要删除，避免影响分析结果。异常值需要识别，比如年龄出现200岁显然不合理。清洗后的数据更可靠，能提高模型准确度。整个过程需要耐心，但能节省后续时间。