数据处理

1. 数据清洗：

   - 错误检测与修复：使用AI算法自动检测数据中的拼写错误、格式不一致等问题，并智能修复。

   - 异常值处理：通过统计分析和机器学习方法，自动识别和处理数据中的异常值，确保数据质量。

   - 缺失值补全：结合多种插值方法和预测模型，自动补全数据中的缺失值，提高数据完整性。

2. 数据整合与转换：

   - 多源数据接入：支持多种数据源的接入，包括数据库、API、文件系统等，统一管理和处理。

   - 格式转换：自动完成不同数据格式之间的转换，如CSV到JSON、文本到数值等，支持异构数据的统一分析。

   - 标准化处理：根据预定义规则或定制化需求，对数据进行标准化处理，如时间戳格式统一、货币单位转换等。

3. 数据增强：

   - 合成数据生成：通过生成对抗网络（GAN）等技术，自动生成合成数据，扩充数据集的多样性。

   - 特征工程：提供自动化工具进行特征提取、选择和生成，帮助用户轻松创建最优特征集。

   - 数据扩展：结合数据增强技术，如翻转、旋转、噪声加入等，扩展数据集，提高模型训练效果。

4. 数据探索与可视化：

   - 分布分析：提供直观的可视化工具，展示数据的分布情况，帮助用户快速发现数据中的异常和趋势。

   - 相关性分析：通过图表和统计工具，分析数据特征之间的相关性，支持更精准的特征选择。

   - 交互式仪表盘：定制化的交互式仪表盘，实时展示数据预处理过程中的关键指标和结果。

5. 安全与合规：

   - 数据加密：在数据传输和存储过程中，采用高级加密技术，确保数据安全。

   - 数据匿名化：提供自动化的数据匿名化处理，防止敏感信息泄露，符合GDPR等隐私保护法规。