在R語言中，數據預處理是非常重要的一步，它直接影響到后續數據分析的準確性和效率。以下是一些關鍵技巧：
na.omit()函數刪除含有缺失值的行，或使用impute()函數進行插值填充。as.numeric()、as.factor()等函數將數據轉換為適當的格式。scale()函數進行標準化處理，使數據符合標準正態分布。select()函數從數據集中選擇出最重要的特征。merge()函數將來自不同數據源的數據合并成一個數據集。createDataPartition()函數將數據集劃分為訓練集和測試集，以評估模型的性能。通過上述技巧，可以有效地進行數據預處理，提高數據分析的質量和效率。
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