CDA数据分析师考试中，数据预处理方法是一个重要的高频考点。数据预处理是数据分析流程中不可或缺的环节，其目标是对原始数据进行清洗、整理、转换和归约等操作，以提高数据质量，使数据更适合后续的数据分析和挖掘工作。

以下是CDA数据分析师考试中常见的数据预处理方法的高频考点：

1、数据清洗

缺失值处理：识别并处理数据中的缺失值，如删除含有缺失值的记录、用均值、中位数或众数等填充缺失值。

异常值处理：识别并处理数据中的异常值，这些值可能由于数据录入错误或测量误差等原因产生。

重复值处理：删除或合并数据中的重复记录。

噪声数据处理：通过平滑技术、分箱等方法减少数据中的噪声。

2、数据集成

将来自不同数据源的数据进行整合，形成一个统一的数据集。

解决数据集成过程中可能出现的数据冗余、数据冲突和数据不一致等问题。

3、数据变换

数据标准化：将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间，如[-1,1]或[0,1]。

数据规范化：将数据按照一定的比例进行缩放，使之符合某种分布或范围。

离散化：将连续型变量转换为分类变量。

对数变换、Box-Cox变换等其他变换方法，用于改善数据的分布特性或满足特定分析方法的要求。

4、数据归约

数据抽样：从原始数据集中选择一部分数据进行分析，以减少计算量。

特征选择：从原始特征集中选择最相关的特征子集。

特征提取：通过组合或转换原始特征来生成新的特征。

维度约减：使用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)等方法降低数据的维度。

5、其他数据预处理方法

数据去重：删除数据集中的重复记录。

数据排序：按照某种规则对数据进行排序。

数据分组：将数据按照某种属性或特征进行分组。

数据编码：对分类变量进行编码，如独热编码、标签编码等。

在CDA数据分析师考试中，除了掌握上述数据预处理方法外，还需要了解各种方法的优缺点、适用场景以及在实际数据分析项目中的应用。同时，也需要具备一定的编程能力，能够使用Python、R等数据分析工具进行数据预处理操作。