气候变化研究：气候数据可视化_（2）.气候数据分析方法.docx
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气候数据分析方法
数据预处理
气候数据分析的第一步是数据预处理。这一步骤旨在清理和准备数据，使其适合进一步分析。数据预处理包括缺失值处理、异常值检测、数据标准化和数据转换等。这些步骤对于确保数据质量和提高模型的准确性至关重要。
缺失值处理
在气候数据集中，缺失值是一个常见的问题。处理缺失值的方法有多种，包括删除、插补和模型预测等。删除法是最简单的方法，但可能会导致数据丢失。插补法通过填充缺失值来保留数据，常见的插补方法包括均值插补、中位数插补、线性插补和基于模型的插补等。
均值插补
均值插补是将缺失值替换为该列的平均值。这种方法适用于缺失值较少且数据分布
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