21023.()在数据清洗中,应对所采集的数据进行筛检,去掉重复的、无关的数据,对于异常值与缺失值进行查缺补漏,同时平滑噪声数据,最大限度纠正数据的不一致行和不完整性,将数据统一成合适于标注且与主题密切相关的标注格式,以帮助训练更为精确的数据模型和算法。

### 题目分析 **题干：** 在数据清洗中，应对所采集的数据进行筛检，去掉重复的、无关的数据，对于异常值与缺失值进行查缺补漏，同时平滑噪声数据，最大限度纠正数据的不一致性和不完整性，将数据统一成合适于标注且与主题密切相关的标注格式，以帮助训练更为精确的数据模型和算法。 **选项：** A: 正确 B: 错误 **答案：** A: 正确 ### 解析 #### 1. 数据清洗的重要性 数据清洗是数据分析和机器学习中的一个重要步骤，目的是确保数据的质量，从而提高后续分析或建模的准确性。 #### 2. 具体步骤 - **筛检重复和无关数据：** - 去掉重复数据可以避免数据偏差。 - 去掉无关数据可以减少噪音干扰，使模型更加聚焦于关键特征。 - **处理异常值和缺失值：** - 异常值可能导致模型过度拟合或预测失准，需要进行修正或删除。 - 缺失值可以通过插值或其他方法填补，以保持数据完整性。 - **平滑噪声数据：** - 噪声数据会降低模型的准确性，需要通过技术手段（如滤波）来减少其影响。 - **纠正数据的一致性和完整性：** - 确保数据格式一致，便于后续处理。 - 补充缺失部分，提高数据的完整性。 - **统一数据格式：** - 将数据转换为适合标注的形式，并使其与主题密切相关，便于后续分析和建模。 ### 生动的例子 想象一下，你要做一道菜，但是食材中有烂叶子、虫子等杂质，还有些材料没洗干净或者切得大小不一。如果不把这些处理好，不仅会影响菜品的味道，还可能让你生病。因此，你需要： - 把烂叶子和虫子挑出来（去重复和无关数据）； - 没洗好的再洗一遍，切得不均匀的重新切（处理异常值和缺失值）； - 整理好所有材料，确保它们干净整齐（平滑噪声数据）； - 最后把所有材料按要求切好，摆盘（统一数据格式）。 这样，你的菜品才会更美味，就像经过清洗后的数据能让模型更准确一样。 希望这些解释能帮助你更好地理解这道题目！