Spark Limg 数据预处理是一项至关重要的工作，它直接影响着后续数据分析和应用的效果，如何才能高效地进行 Spark Limg 数据预处理呢？
数据清洗是预处理的第一步，在实际操作中，我们常常会遇到各种脏数据，比如缺失值、异常值和重复值等，处理缺失值，可以采用删除含有缺失值的记录、用平均值或中位数填充等方法，对于异常值，需要根据具体情况判断是保留还是删除，而重复值则直接删除即可，以确保数据的唯一性和准确性。
数据转换也是不可忽视的环节，这包括对数据进行标准化、归一化、编码等操作，标准化和归一化可以将数据的分布调整到合理的范围，便于后续的分析和处理，编码则能将类别型数据转换为数值型数据，方便算法的应用。
特征工程在数据预处理中发挥着重要作用，通过特征提取、特征选择和特征构建等手段，可以从原始数据中挖掘出更有价值的信息，提升模型的性能，对于文本数据，可以使用词袋模型、TF-IDF 等方法进行特征提取。
数据分割是为了将数据集划分为训练集、验证集和测试集，合理的分割比例能够保证模型在训练和评估过程中的有效性和可靠性，训练集占比最大，验证集用于调整模型参数，测试集则用于最终评估模型的性能。
Spark Limg 数据预处理是一个复杂但又十分关键的过程，需要综合运用多种技术和方法，根据具体的业务需求和数据特点进行灵活处理，才能为后续的数据分析和建模打下坚实的基础。
参考来源：相关技术文档及行业经验总结。
