数据预处理是机器学习和数据分析的关键步骤，旨在对原始数据进行标准化、清理和优化，以提高模型性能。以下是数据预处理的四个核心步骤：

1. 数据清洗与去重
数据清洗是数据预处理的第一步，目的是去除异常值、修正错误值或填补缺失值。例如，若某列出现重复数据，需删除重复项或填充合理值。此外，需检查数据类型是否一致，避免因数据不匹配导致模型偏差。

2. 特征选择与标准化
在特征工程中，需选择与目标变量相关性强的特征，避免过拟合。标准化步骤通常包括Z-score标准化，将数据转换为均值为0、方差为1的分布，以提高不同特征之间的可比性。

3. 特征缩放与归一化
对特征进行标准化和归一化处理，使得特征值分布更接近均值和方差，有助于模型收敛。例如，使用Min-Max缩放方法，将特征值调整在[0,1]区间，减少因尺度不同引起的模型偏差。

4. 数据分箱与特征编码
数据分箱用于划分特征空间，帮助模型更有效地捕捉变量之间的关系。特征编码则将非数值特征（如类别）映射为数值形式，便于机器学习模型处理。例如，将“销售价格”映射为“价格/数量”或“价格”等数值，提升模型预测的准确性。

通过这四个步骤，数据预处理能够有效提升模型训练的效率和结果质量，是构建高质量模型的基础环节。

本文由AI大模型（qwen3:0.6b）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。