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预测分析工具：KNIME二次开发_（2）.数据预处理技术在KNIME中的应用.docx

发布：2025-03-27约9.41千字共17页下载文档

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数据预处理技术在KNIME中的应用

在预测分析过程中，数据预处理是一个至关重要的步骤。它不仅能够提高模型的准确性，还能确保数据的质量和一致性。本节将详细介绍如何在KNIME中应用各种数据预处理技术，包括数据清洗、数据转换、特征选择和特征缩放等。通过本节的学习，您将能够掌握如何在KNIME中高效地进行数据预处理，从而为后续的预测分析打下坚实的基础。

数据清洗

数据清洗是数据预处理的首要步骤，其目的是去除数据中的噪声和不一致的信息，确保数据的准确性和完整性。在KNIME中，数据清洗主要包括以下几个方面：

1.去除缺失值

缺失值是数据集中常见的问题，它们可能

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