4.1.3 数据清洗基础与应用
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根据学习大纲补充学习目标
引言
学习目标：
内容：
介绍人工智能在康复训练中的应用，数据清洗在处理康复数据中的作用。
数据清洗基础理论
学习目标：
内容：
什么是数据清洗？
数据清洗的常见任务：数据去重、缺失值处理、数据格式转换等。
数据清洗在数据分析和模型训练中的重要性。
常用数据清洗工具简介
学习目标：
内容：
Pandas：强大的数据处理与分析工具。
NumPy：高性能科学计算和数据处理库。
OpenRefine：用于数据清洗的开源工具。
Dask：用于处理大规模数据的并行计算库。
环境搭建与工具安装
学习目标：
内容：
安装Python和pip包管理工具。
安装并配置Pandas、NumPy、OpenRefine、Dask。
Pandas实战
学习目标：
内容：
数据导入与导出：读取和保存CSV、Excel等格式的数据。
数据筛选与过滤：条件筛选、去重、缺失值处理。
数据转换：数据类型转换、时间序列处理。
实践操作：使用Pandas清洗一个康复数据集。
NumPy实战
学习目标：综合运用所学知识进行数据清洗项目。
内容：
项目介绍：清洗一个多来源、多格式的康复数据集。
数据采集：导入多种格式的数据。
数据清洗：使用Pandas、NumPy、OpenRefine、Dask进行清洗。
项目评审：展示清洗成果，讲解实现思路和遇到的问题。
提示：