机器学习数据预处理实战课程
培训对象：
数据分析师；机器学习工程师；数据科学家；以及希望掌握高质量数据处理技能的技术人员。
培训目标：
使学员全面理解数据预处理在机器学习全生命周期中的关键作用。精通数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约等核心预处理技术。掌握缺失值处理、异常值检测、数据标准化、特征编码、数据增强等方法。具备独立完成复杂工业级数据集的预处理与特征工程能力，为后续建模提供高质量的"AI-Ready数据"。
培训内容介绍：
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数据预处理概述：讲解数据预处理在机器学习流程中的重要性，理解"垃圾进垃圾出"原则。介绍数据预处理的四大核心任务：数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约。
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数据探索与可视化：学习使用Pandas进行数据概览（head、info、describe）、数据分布分析。掌握Matplotlib/Seaborn绘制直方图、箱线图、散点图、热力图，发现数据中的模式与异常。
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缺失值处理：学习缺失值产生的原因与类型（MCAR、MAR、MNAR）。掌握缺失值处理方法：删除（行删除、列删除）、填充（均值/中位数/众数填充、前向/后向填充、插值法、模型预测填充）。
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异常值检测与处理：讲解异常值的定义与影响。学习异常值检测方法：Z-Score法、IQR四分位距法、DBSCAN聚类法、孤立森林（Isolation Forest）。掌握异常值的处理策略（删除、修正、盖帽法）。
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数据标准化与归一化：深入讲解标准化（Z-Score Normalization）与归一化（Min-Max Scaling）的原理与适用场景。学习RobustScaler应对异常值的方法。实战不同缩放方法对模型性能的影响对比。
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特征编码技术：学习分类特征的处理方法：标签编码（Label Encoding）、独热编码（One-Hot Encoding）、顺序编码（Ordinal Encoding）、目标编码（Target Encoding）、计数编码（Count Encoding）。
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数据变换与特征构建：讲解对数变换、Box-Cox变换、Yeo-Johnson变换处理偏态分布。学习多项式特征构建、交互特征构建、分箱（Binning）与离散化技术。
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数据集成与合并：学习多源数据的合并（concat、merge、join），处理数据不一致问题。掌握实体识别技术，解决同名异义、异名同义等数据冲突。
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数据规约与降维：讲解维度灾难的概念与影响。学习主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、t-SNE、UMAP等降维技术的原理与应用。
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不平衡数据处理：学习类别不平衡问题的处理方法：过采样（SMOTE、ADASYN）、欠采样（随机欠采样、NearMiss）、集成采样。掌握代价敏感学习在数据预处理阶段的应用。
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文本数据预处理：学习文本清洗（去噪、正则化）、分词、停用词过滤、词干提取与词形还原。掌握TF-IDF、CountVectorizer等文本向量化方法。
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完整数据预处理管道实战：从原始数据（含缺失、异常、类别特征、偏态分布）开始，经历完整的数据清洗、特征工程、数据规约流程，构建可复用的预处理Pipeline。输出高质量的"AI-Ready数据集"与预处理报告。
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