数据注释者的职责1-2清洗-2清洗是数据注释者的另一项重要职责。数据 清洗很神秘？以下是几种常见的数据治疗方法:1，数据清洗:数据清洗通常指检查和修理，在数据真正能为我们所用之前，删除空行空列，清空空格打印字符，排序替换数据清洗都是过程。
生如夏花之绚烂，死如秋叶之静美。数据 清洗听起来很神秘。其实每个职场人在使用Excel的时候都会反复做。在数据真正能为我们所用之前，删除空行空列，清空空格打印字符，排序替换数据清洗都是过程。可以称之为“数据清洗”，将无序的数据组织成有规律的、可分析的过程。将数据导入到PowerQuery查询编辑器中，如下所示。我们使用菜单数据 清洗中的10个功能。
PQ提供了丰富的删除行的操作。这里我们选择:删除前几行> 10 >确定。02.现在修剪和清除数据看起来规则多了，但是我们可以看到栏的两边有多余的空格，还有一些印刷的字符需要清除。选中该行，在转换选项卡下，可以在格式功能中找到“Trim”和“Clear”。Excel中有Trim()和Clean()函数删除中间的前导、尾随和多余的空白单元格(字符中间只保留一个单元格)。
数据加工的基本过程一般包括以下步骤:1 .数据 Collection:获取数据from数据source，可能通过传感器、网络、文件导入等方式。2.数据 清洗:对数据进行了初步处理，包括去重、填充缺失值、处理异常值。3.预处理:数据进一步处理，如特征选择、数据变换(如标准化和正则化)、降维等。，以提高数据质量和模特培训效果。4.模型训练:选择合适的机器学习算法，使用处理后的数据 set训练模型。
6.部署和应用:将训练好的模型部署到实际环境中，并使用它进行预测或决策。7.持续改进:根据模型表现和反馈，改进模型，提高其预测能力和稳定性。以上是常见的数据处理流程，但具体流程还取决于不同的应用场景和任务。以下是几种常见的数据治疗方法:1。数据清洗:数据清洗通常指检查和修理。
