若没有明智的数据预处理策略，企业经营便难以成功。如果不能以正确方式清理、验证和整合原始数据，就无法提出更深入的问题，从而获得有意义的答案。

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- 数据探索：发现每个数据集隐藏的惊喜

- 数据清洗：消除混淆视听的错误

- 数据融合：合并多个数据集，揭示新的真相

- 数据剖析：找出低质量数据

- ETL（提取 - 转换 - 加载）：汇总来自不同来源的数据

此外，您还将了解数据预处理自动化的益处，以及数据专业人士借助人工智能引导的分析节省时间、提升业务成效的真实成功案例。