复杂数据预处理课程设计

复杂数据预处理课程设计是一门以实践为主的课程，旨在帮助学生掌握各种数据预处理技术并将其应用到真实数据中。该课程主要包含以下内容：

1. 数据收集与清洗：学生将学习如何从不同来源收集数据，并进行数据清洗以去除异常值、缺失值和重复值等。

2. 数据转换与重构：学生将学习如何将原始数据转换成适合特定任务的形式，并进行数据重构以生成新的特征。

3. 数据集成与归约：学生将学习如何将来自不同数据源的数据进行集成，并进行数据归约以减少冗余信息。

4. 数据规约与压缩：学生将学习如何对大规模数据进行规约和压缩，以提高数据处理效率。

5. 数据可视化与分析：学生将学习如何使用可视化工具和统计分析方法对数据进行分析和展示。

在该课程设计中，学生需要选择一个具体的数据预处理任务，并完成相应的实验和报告。同时，他们还需要结合自己的实验结果提出相关问题并进行讨论。