第2章 數據預處理

工業分析通常需要融合多個領域的原始數據，在進入機器學習算法之前，需要對數據進行預處理，包括數據清洗、數據合并、特征變量的提取與選擇等。這通常是一個反復迭代的過程，借助探索型數據分析（Exploratory Data Analysis，EDA）工具，通過數據的業務化、業務的數據化的迭代加深對數據的理解。本章簡要介紹數據預處理中各個算法工具，幫助讀者建立起整體的概念框架。