以下关于数据准备阶段的数据清洗工作的说法中,存在问题的选项是()。
A.数据清洗的目标是为数据分析提供准确的、数量足够的数据,因此删除不合格的数据、修改错误数据.填充缺失数据是十分必要的。任何数据经过清洗都适合进行数据分析。
B.数据清洗提供简洁、完整、正确的数据给后续数据加工。
C.数据清洗是数据分析前必不可少阶段。
D.数据清洗原则是“多一分则肥,少分则须”。
A.数据清洗的目标是为数据分析提供准确的、数量足够的数据,因此删除不合格的数据、修改错误数据.填充缺失数据是十分必要的。任何数据经过清洗都适合进行数据分析。
B.数据清洗提供简洁、完整、正确的数据给后续数据加工。
C.数据清洗是数据分析前必不可少阶段。
D.数据清洗原则是“多一分则肥,少分则须”。
A.数据清洗又称数据漂白、数据去隐私化
B.数据清洗广泛应用于银行、保险、零售、电信和交通等行业的数据分析工作
C.缺失数据的清洗主要涉及缺失数据的识别、分析以及选择合适的缺失数据处理方法这三个关键活动
D.数据清洗一般包括缺失数据清洗、冗余数据清洗和噪声数据清洗
A.数据获取、数据清洗、数据分析、数据可视化
B.数据清洗、数据获取、数据分析、数据可视化
C.数据清洗、数据获取、数据可视化、数据分析
D.数据可视化、数据清洗、数据获取、数据分析
A.②
B.③
C.④
D.③④@@@SXB@@@A.②
B.③
C.④
D.③④@@@SXB@@@A.②
B.③
C.④
D.③④
A、数据采集、数据清洗、数据管理、数据分析、数据呈现
B、数据采集、数据分析、数据清洗、数据管理、数据呈现
C、数据采集、数据呈现、数据分析、数据清洗、数据管理
D、数据清洗、数据采集、数据呈现、数据分析、数据管理
在大数据的关键技术中,数据抽取工作ETL是()过程主要使用的技术
A.数据采集
B.数据存储
C.数据清洗
D.数据分析
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