R 中的数据清洗

在 R 中解决常见数据问题，如删除重复项

人们常说，数据科学家80%的时间都在清洗和处理数据，只有20%的时间用于分析数据。 清洗数据所花的时间至关重要，因为分析脏数据可能会导致你得出不准确的结论。

在本课程中，你将学习多种技巧，帮助你使用 R 清理脏数据。你将从转换数据类型、应用范围约束以及处理完全重复和部分重复开始，以避免重复计数。

深入探索高级数据挑战

一旦你已经实践了处理常见数据问题，你将继续应对更高级的挑战，例如确保测量的一致性以及处理缺失数据。 在每个新概念之后，你都将有机会完成一个实践练习，以巩固所学知识并积累经验。

学习在数据清洗过程中使用记录链接

记录链接用于在数据集中的值存在拼写错误或不同拼写等问题时，将它们合并在一起。 您将在最后一章中探索这一实用技术，并通过将其用于把两个餐厅评论数据集合并为一个数据集来实践应用。