去除重復(fù)的記錄、空值或者錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)。

將非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，于后續(xù)的分析和建模。

從原始數(shù)據(jù)中提取出有助于模型訓(xùn)練的特征。

對于快遞末端配送，在分析前數(shù)據(jù)處理階段特別注意物流信息的時(shí)間序列特性，以及與天氣、交通狀況等因素的相關(guān)性。由于物流數(shù)據(jù)量大且更新頻繁，因此考慮數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性和高效性的問題。

在酒店管理方面，數(shù)據(jù)預(yù)處理關(guān)注客戶預(yù)訂、入住、退房等行為數(shù)據(jù)，以及房間狀態(tài)、價(jià)格、設(shè)施等靜態(tài)數(shù)據(jù)。為了提升用戶體驗(yàn)和服務(wù)質(zhì)量，結(jié)合社交媒體、評論等用戶反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

在線瑜伽教學(xué)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)分析用于優(yōu)化課程內(nèi)容、推薦個(gè)性化的學(xué)習(xí)方案，甚至預(yù)測用戶的留存率等。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段處理的是用戶的行為數(shù)據(jù)（如觀看視頻的時(shí)間、頻率等）、用戶的基本信息（如年齡、性別、瑜伽水平等）以及課程相關(guān)的元數(shù)據(jù)（如課程類型、難度等級等）。