什么是数据准备？

数据准备是为后处理和分析准备原始数据的过程，包括收集、清理、标记和探索数据，以提高数据质量和模型性能。关键步骤包括描述目的和要求、数据收集、数据组合和集成、数据分析、数据探索、数据转换和丰富、数据验证。数据准备工具包括Pandas、Trifacta Wrangler、KNIME、DataWrangler、RapidMiner、Apache Spark和Microsoft Excel。面临的挑战包括数据分析缺乏、数据不完整、无效值、数据集缺乏标准化、企业系统之间的不一致、数据丰富的挑战以及设置、维护和改进数据准备流程的挑战。