数据预处理是什么?

数据预处理是清洗和整理原始数据的过程，包括处理缺失值、异常值和重复数据。比如把空值填上平均值，删除错误记录，统一数据格式。这一步能确保数据质量，让后续分析更准确。常见工具包括Excel、Python的Pandas库，能快速处理上万行数据。

数据预处理还要转换数据类型，比如把文字转成数字，或者拆分长字段。标准化和归一化也是重要环节，让不同量纲的数据具有可比性。经过这些步骤，数据变得干净、规整，适合机器学习模型使用。