如题所述
数据预处理没有统一的标准，只能说是根据不同类型的分析数据和业务需求，在对数据特性做了充分的理解之后，再选择相关的数据预处理技术。
通常来说，数据预处理涉及到——
1）数据清理
填写空缺的值，平滑噪声数据，识别、删除孤立点，解决不一致性
2）数据集成
集成多个数据库、数据立方体或文件
3）数据变换
规范化和聚集
4）数据归约
得到数据集的压缩表示，它小得多，但可以得到相同或相近的结果
5）数据离散化
数据归约的一部分，通过概念分层和数据的离散化来规约数据，对数字型数据特别重要。