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充分理解这一概念
在开始机器学习中的数据预处理之前，了解所考虑的机器学习模型的目的非常重要。您需要清楚地了解要满足的确切业务需求和期 商店 望，并将它们与要收集和处理的数据关联起来。
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利用统计数据和预建库
标准化的数据预处理方法，如统计模型和预建库，可以让您节省时间并获得保证的结果。
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总结
通过对重复项、缺失值、异常值等数据进行汇总，您可以很好地了解预处理数据需要付出多少努力。因此，您可以在预处理过程中对所需资源进行良好的估计。
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降维到特征工程
了解您要解决的问题将帮助您确定设计机器学习模型所需的属性。使用太多不必要的属性会减慢您的模型速度并影响其质量。确保减少使用的属性并明确需要什么才能使您的数据预处理更高效、更快速。特征工程可以帮助您确定对您的机器学习项目最有用的属性，从而帮助您实现这一点。
因此，数据预处理在机器学 阿联酋企业全渠道营销完整指南 习中起着重要作用，它可以清理原始数据并使其适合机器学习处理。