数据转换和数据清洗是数据预处理的两个重要步骤,它们的主要区别如下:
数据清洗的主要目的是删除重复或无用数据,填充缺失值,纠正错误数据等,以确保数据的准确性和一致性;而数据转换的主要目的是将原始数据转换为更易于处理和分析的形式,以便更好地理解和利用数据。
数据清洗主要处理数据中的异常值、重复值、缺失值、错误值等问题;而数据转换主要处理数据格式、数据类型、数据单位、数据分布等问题。
数据清洗通常采用过滤、填充、纠错等方法来处理数据;而数据转换通常采用转换、聚合、归一化、离散化等方法来将数据转换为更易于处理和分析的形式。
数据清洗通常是数据处理的第一步,它需要在进行数据转换之前完成;而数据转换可以在数据清洗之后或之前进行,根据实际需求来确定执行顺序。