过滤不需要的异常值
经常会有一次性的观察结果与你正在分析的数据不一致。这可能是由于数据输入不正确（应该删除）造成的，但有时异常值的理论。无论如何，都需要进行分析以确定其有效性。
处理缺失数据
数据缺失或不完整是数据集中非常常见的问题，会降低 ai 模型的准确性。有几种方法可以解决这个问题。
消除包含缺失值的观测值
然而，这将导致信息丢失。
根据其他观察输入缺失值；但是，您可能会失 电话号码数据 去数据完整性，因为您是根据假设而不是实际观察进行操作。
改变数据的使用方式以有效地查找缺失值。
证实
清理数据后，你应该能够回答这些问题。
这些数据有意义吗
数据是否遵循其领域的适当规则？
它是否证明或反驳了你的理论，或者提 台最近新增的功能 出了任何见解？
你能找到有助于阐明下一个理论的趋势吗？如果没有，是不是因为数据质量问题持续存在？
人工智能时代，数据是宝贵的
很快，数据将不仅仅支持运营，它将 新加坡电话清单 成为系统、工作流、客户柱。它将融入一切，为决策提供动力并实时触发行动，而人工监督则确保问责制。蓬勃发展的公司不仅会收集数据，还会将数据与技术相结合，以便利用新的能力和机会。您的底线将取决于它。