工程师必备数据清洗25招与常用公式手册

数据清洗与预处理常常需要花费大量时间，您可能也经常烦恼于繁琐的缺失值、异常值处理等问题，希望用一种高效、甚至自动化的方式来完成数据的导入与预处理。要确保数据格式统一、完整性良好，您可能会面临诸多挑战：

• 数据存在缺失值、错误值或录入命名规则不一致，如何处理？
• 数据出现重复和冗余，如何处理？
• 数据来源不同或格式不统一，如何将数据转换为一致格式？
• 在模型拟合分析前，如何将数据处理为符合特定分布的数据，避免模型解读错误？

本手册将为您介绍25种常见的数据问题及对应的解决思路与方案，以及如何在JMP中进行相应操作，更附有JMP公式编辑器中的常用公式，您可以随时查阅~