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デ，タの前処理
デ，タクリ，ニング，平滑化，グル，プ化
正確な,効率的な,または有意義な解析を確実に行うために,データに前処理の手法が必要になる場合があります。データクリーニングは,正しくないデータや欠落したデータを検索,削除,および置換する方法を指します。局所的極値や急激な変化を検出すると，重要なデ，タのトレンドを識別できます。平滑化およびトレンド除去は,スケーリングによってデータの境界を変更しながら,ノイズや多項式トレンドをデータから削除する処理です。グル，プ化とビン化の方法によって，デ，タの特性をグル，プごとに特定します。
アプリ
| デタクリナ | 列方向デ，タの前処理と整理 |
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関数
トピック
- 表内の乱雑な欠損デ，タの整理
この例では，デ，タが欠損している表行を検出，整理および削除する方法を示します。
- デ，タのトレンド除去
デ，タの線形トレンドを除去します。
- デ，タ分割のためのグル，プ化変数
グル，プ化変数を使用して，デ，タ変数を分類できます。
- デ，タのグル，プへの分割と統計値の計算
この例では，デ，タをグル，プに分割して各グル，プに統計関数を適用する方法を示します。
- テ，ブルデ，タ変数の分割と関数の適用
この例では，デ，タ変数をグル，プに分割して各グル，プに関数を適用する方法を示します。
注目の例
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