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在数据分析或机器学习中，对原始数据进行清洗、转换和整理的过程，以提高数据质量和模型性能。
数据预处理阶段需要处理重复数据、异常值和缺失值。
数据预处理涉及识别并修复数据中的问题，如重复记录或错误数据。
通过数据预处理，可以将不同尺度的特征归一化到相同范围。
归一化处理使不同单位的数据具有可比性，便于后续分析。
数据预处理是数据科学项目的基础步骤，直接影响模型的准确性和效果。
数据预处理的核心是确保数据的准确性和一致性，错误的数据会导致模型失效。建议先检查数据分布、缺失比例和异常值。
数据预处理应遵循"清洗→转换→归一化"的顺序，每一步都会影响最终结果。
由"数据"（data）和"预处理"（preprocessing）组合而成，"预处理"源自计算机科学领域，指在正式处理前对数据进行初步加工。
常用于人工智能、大数据分析和统计学等技术领域，初学者应重点掌握其核心步骤（如缺失值处理、标准化等）。