数据清洗

【机器学习】电商销售额预测实战目录一、引言二、整体架构总览三、分模块详细功能说明模块 1：环境配置与可视化基础设置模块 2：数据加载与预处理（核心数据准备）

LLM模型开发教程（六）模型训练的数据集获取与清洗总纲数据的“科学划分”：训练、验证与测试请理解这句话！！！！预训练之所以叫做“自监督学习”，是因为数据本身就是标签，通过掩码机制既确保了预测方向，也是一种遮住答案的策略，即数据本身答案已知，但用掩码遮住了，通过预测的token与掩码下的token做对比观察损失，以此为依据来优化模型参数

机器学习--矿物数据清洗（六种填充方法）指发现并纠正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，以确保数据的准确性和可靠性

VBA调用Excel多条件筛选快速提取数据实例需求：工作簿中共有两个工作表：工作表明细用于保存原始数据表，如下图所示工作表查询A1单元格输入年份，点击查询按钮，在A2开始的单元格展示查询结果，如下图所示

Serendipity_Carl

数据可视化实战之链家需求: 将之前爬取链家房源清理过的数据做可视化分析下面是之前写的博客爬虫数据清洗可视化链家房源_数据清洗学习网站-CSDN博客

AI核心知识47——大语言模型之Data Cleaning（简洁且通俗易懂版）数据清洗 (Data Cleaning)，在大语言模型（LLM）的开发流程中，属于预训练之前的准备工作。

Java 大视界 -- Java 大数据在智能医疗电子病历数据分析与临床决策支持中的应用嘿，亲爱的 Java 和大数据爱好者们，大家好！我是CSDN（全区域）四榜榜首青云交！市第一医院的张医生最近总对着电脑叹气 —— 门诊时，调出一位糖尿病患者的电子病历要等 30 秒，里面混杂着 5 年前的感冒记录和重复的检查单；给新入院的老人开处方时，忘了他有青霉素过敏史，幸亏护士核对时发现，才没出大事。

黑客思维者

Python数据清洗实战：去重/标准化数据清洗就像盖房子前的地基整理——若原始数据充满重复、格式混乱、量纲不一，后续建模分析只会是“空中楼阁”。Python的Pandas、Scikit-learn库提供了成熟的工具链，但多数教程只讲“怎么用”，却回避了“为什么这么用”“实际场景中会踩什么坑”。本文将从工程师视角，拆解四大核心操作的底层逻辑，结合真实业务案例，带你吃透数据清洗的“道”与“术”。

一晌小贪欢

【Python数据分析】数据分析与可视化日期：2025-11-12 关键词：pandas、seaborn、plotly、数据分析、可视化数据分析 ≠ 写代码，它是一套「获取 → 清洗 → 探索 → 可视化 → 洞察」的流水线。本文用一份「餐厅小费」公开数据集，带你 15 分钟跑通整条流水线，代码全部可复现。

不剪发的Tony老师

OpenRefine：一款免费开源、功能强大的数据清洗工具OpenRefine 是一款免费开源、功能强大的数据清洗工具，可以让用户通过图形界面和简单的表达式语言轻松完成数据集清洗、转换、扩展以及探索，而不需要编写复杂的程序。

深蓝电商API

数据清洗标准化：构建可复用的爬虫数据清洗管道（Pipeline）在数据驱动的时代，爬虫作为数据采集的核心手段，已广泛应用于电商分析、舆情监测、学术研究等多个领域。但爬虫获取的原始数据往往存在格式混乱、字段缺失、重复冗余、噪声干扰等问题 —— 可能是 HTML 标签残留、日期格式不统一、数值单位不一致，也可能是无效字符、逻辑冲突数据。这些 “脏数据” 若直接用于分析或建模，会导致结论偏差、系统故障等风险。

Serendipity_Carl

爬虫数据清洗可视化案例之全球灾害数据目标网站：全球灾害数据平台温馨提示: 仅供学习交流使用确定网页的构造静态数据 or 动态数据右击查看网页源代码 Ctrl+F 再搜索框中输入要获取的信息

Java 大视界 -- Java 大数据在智慧交通停车场智能管理与车位预测中的应用实践亲爱的 Java 和大数据爱好者们，大家好！在数字科技迅猛发展的时代浪潮中，Java 大数据技术凭借其卓越的性能、强大的生态体系以及高度的可扩展性，成为推动各行业数字化、智能化转型的核心引擎。

VBA之正则表达式（45）-- 拆分材料和规格实例需求：材料编码保存在A列中，现需要将其拆分为名称和规格型号，分别保存再B列和C列。物料编码存在如下几种形式，对应不同的拆分规则如下：

南京大学 - 复杂结构数据挖掘（一）目录1. 数据挖掘的目标&作用2. 应用案例3. 可被挖掘的数据类型4. 描述性数据挖掘 + 预测性数据挖掘

智数研析社

9120 部 TMDb 高分电影数据集 | 7 列全维度指标 (评分 / 热度 / 剧情)+API 权威源 | 电影趋势分析 / 推荐系统 / NLP 建模用在影视行业分析与数据科学实践中，高分电影数据的深度挖掘已成为平台优化内容推荐、制片方研判市场趋势、影迷发现优质作品的核心支撑 —— 通过上映年份与评分的关联可捕捉电影质量演变、依托热度与投票数能定位爆款潜质、结合剧情概述可开展情感与主题分析，直接影响影视内容的生产、分发与消费全链路。当前，头部流媒体平台已通过电影数据建模将用户推荐点击率提升 30% 以上，而影视分析师、数据科学家及影迷常面临 “数据碎片化（单维度信息分散）”“关键指标缺失（无热度评分、剧情文本）”“时间跨度短（难以覆盖百年电影史）” 等问

机器学习 - Kaggle项目实践（1）TitanicTitanic - Machine Learning from Disaster | Kaggle 题目

基于kettle实现数据清洗及数据同步Kettle 是 Pentaho 公司开发的开源 ETL (Extract, Transform, Load) 工具，全称为 Pentaho Data Integration (PDI)，主要用于数据的抽取、转换、加载和清洗。

一键净化Excel数据：高性能Python脚本实现多核并行清理本文分享两个基于Python的Excel数据净化脚本，通过多进程并行技术清除工作表内不可见字符、批注、单元格样式等冗余内容，利用OpenPyXL实现底层操作，结合tqdm进度条和进程级任务分配，可快速处理百万级单元格数据。适用于数据分析预处理、跨系统数据迁移等场景。