3.1 引言
在之前的章节中,我们介绍了如何把各种来源的数据整合在一起。然而,只是采集数据并不够,还需要确保所采集数据的质量。如果数据的质量不高,分析的结果可能会由于有偏采样或缺失数据而误导大家。而且,如果采集的数据没有良好的结构化和形态,你会很难进行数据关联和分析。因此数据预处理和准备是数据分析前的基础性工作。
熟悉SQL操作的读者可能已经理解如何使用数据库来处理数据。例如,SQL允许用户使用插入操作添加新的记录,使用更新操作修改数据,使用删除操作移除记录。但是,我们并不需要把采集的数据放到数据库中,R已经提供了更强大和更方便的预处理函数和程序包。在本章中,我们会展示在R中执行数据预处理是如此的简单。
时间: 2024-11-01 02:13:04