数据清理工作包括数据格式标准化、异常数据清除、数据错误纠正和（）。
举一反三
- 数据清理可用来清除数据中的噪声，纠正不一致。
- 数据逻辑错误包括( )。 A: 数据不合理 B: 数据自相矛盾 C: 数据不符合规则 D: 数据格式错误
- 数据预处理的任务包括(<br/>) A: 数据清理 B: 数据泛化 C: 数据集成 D: 数据变换
- 数字图书馆的信息组织实质是对（）两种数据格式的组织管理，因此，数字图书馆应该同时支持这两种数据格式标准。 A: 用SGML语言表示的数据 B: CAJ格式数据 C: BMP格式数据 D: PDF格式数据
- 数据预处理（Data Preprocessing）是指在主要的处理和分析以前对数据进行的一些必要的加工整理，主要目标是清理异常值、纠正错误数据、统一数据格式等。