Big Database

2. 识别异常值
离群值是与其余数据不符的数据点。它们会扰乱您的分析：

什么是异常值？示例：某个班级的测试成绩为 1000，而其他所有学生的分数均低于 100。

如何处理： 使用统计数据或图表识别异常值，然后决定是否删除或调整它们。

3.数据转换和规范化

转换： 改变数据的格式，例如将所有日期转换为相同的样式。

标准化：调整值使它们处于相似的范围内，例如使所有收入数据都介于 0 和 1 之间，以便于比较。

为什么重要
数据清理可能看起来很无聊，但它却至关重要。如果数 台湾数据库 据不干净，结果就不会准确。干净的数据是可靠分析和决策的基础。

5.数据可视化
数据可视化就是将数字转换成易于理解的图片（如图表和图形）来讲述故事。本课程的这一部分可帮助您清晰有效地呈现数据。

1. 创建图表和图形
您将学习如何使用以下工具将数据转换为视觉效果：

Matplotlib 和 Seaborn （Python 库）用于制作图形。

Tableau用于创建交互式仪表板。