Atlas可以支持数据科学家进行数据预处理的方式包括但不限于以下几种：
数据导入和整合：Atlas可以帮助数据科学家将多个数据源的数据导入到一个统一的数据库中，并进行数据整合，使数据科学家能够更方便地对数据进行分析和处理。
数据清洗和去重：Atlas可以帮助数据科学家对数据进行清洗，包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等操作，确保数据质量，以便进行准确的分析和建模。
特征工程：Atlas可以帮助数据科学家进行特征工程，包括特征选择、特征转换、特征组合等操作，以提取数据中的有用信息，并为机器学习算法提供更好的输入。
数据可视化：Atlas提供了丰富的数据可视化工具，可以帮助数据科学家直观地理解数据的分布和关联性，从而更好地进行数据预处理和分析。
总的来说，Atlas通过提供一系列数据处理工具和可视化工具，帮助数据科学家高效地进行数据预处理，为他们提供更好的数据分析和建模支持。
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