数据处理是将数据从给定形式转换为更可用和更理想的形式的任务，即使其更有意义、信息更丰富。使用机器学习算法、数学建模和统计知识，整个过程可以自动化。这个完整过程的输出可以是任何所需的形式，如图形、视频、图表、表格、图像等等，具体取决于我们正在执行的任务和机器的要求。这看似简单，但对于 Twitter、Facebook 等大型组织、议会、联合国教科文组织等行政机构以及卫生部门组织来说，整个过程需要以非常结构化的方式执行。因此，执行步骤如下：
数据处理是机器学习 (ML) 管道中的关键步骤，因为它准备用于构建和训练 ML 模型的数据。数据处理的目标是以适合建模的格式清理、转换和准备数据。
数据处理涉及的主要步骤通常包括：
- 1.数据收集：这是从各种来源（例如传感器、数据库或其他系统）收集数据的过程。数据可以是结构化的或非结构化的，并且可以采用各种格式，例如文本、图像或音频。
- 2.数据预处理：此步骤涉及清理、过滤和转换数据，使其适合进一步分析。这可能包括删除缺失值、缩放或标准化数据，或者将其转换为不同的格式。
- 3.数据分析：在此步骤中，使用统计分析、机器学习算法或数据可视化等各种技术对数据进行分析。此步骤的目标是从数据中获取见解或知识。
- 4.数据解释：此步骤涉及解释数据分析结果并根据获得的见解得出结论。它还可能涉及以清晰简洁的方式呈现调查结果，例如通过报告、仪表板或其他可视化。
- 5.数据存储和管理：数据经过处理和分析后，必须以安全且易于访问的方式存储和管理。这可能涉及将数据存储在数据库、云存储或其他系统中，并实施备份和恢复策略以防止数据丢失。
- 6.数据可视化和报告：最后，数据分析的结果以易于理解和可操作的格式呈现给利益相关者。这可能涉及创建可视化、报告或仪表板来突出显示数据中的关键发现和趋势。
有许多工具和库可用于 ML 中的数据处理，包括 Python 的 pandas 以及 RapidMiner 中的数据转换和清理工具。工具的选择将取决于项目的具体要求，包括数据的大小和复杂性以及期望的结果。
- 收集：
开始使用 ML 时最关键的步骤是获得高质量和准确性的数据。数据可以从任何经过身份验证的来源收集。例如，在准备竞争性考试时，学生会从他们可以获得的最佳学习材料中学习，以便他们学习最好的内容以获得最佳成绩。同样，高质量和准确的数据将使模型的学习过程变得更加容易和更好，并且在测试时，模型将产生最先进的结果。
收集数据消耗了大量的资金、时间和资源。组织或研究人员必须决定他们需要什么样的数据来执行他们的任务或研究。
示例：开发面部表情识别器，需要大量具有各种人类表情的图像。良好的数据可确保模型的结果有效且值得信赖。 - 准备工作：
收集到的数据可以是原始形式，不能直接输入机器。因此，这是一个从不同来源收集数据集，分析这些数据集，然后构建新数据集以进行进一步处理和探索的过程。该准备工作可以手动或自动进行。数据也可以以数字形式准备，这也将加快模型的学习速度。
示例： 图像可以转换为 NXN 维度的矩阵，每个单元格的值将表示图像像素。 - 输入：
现在准备好的数据可能是机器无法读取的形式，因此要将这些数据转换为可读的形式，需要一些转换算法。要执行此任务，需要高计算量和精度。示例：可以通过 MNIST 数字数据（图像）、Twitter 评论、音频文件、视频剪辑等来源收集数据。 - 处理：
在这个阶段，需要算法和机器学习技术来准确地执行针对大量数据提供的指令并进行最佳计算。 - 输出：
在此阶段，机器以有意义的方式获取结果，用户可以轻松推断出结果。输出可以是报告、图表、视频等形式 - 存储：
这是最后一步，保存获得的输出和数据模型数据以及所有有用信息以供将来使用。
机器学习中数据处理的优势：
- 提高模型性能：数据处理通过清理数据并将其转换为适合建模的格式来帮助提高 ML 模型的性能。
- 更好地表示数据：数据处理允许将数据转换为更好地表示数据中的底层关系和模式的格式，使 ML 模型更容易从数据中学习。
- 提高准确性：数据处理有助于确保数据准确、一致且无错误，这有助于提高 ML 模型的准确性。
机器学习中数据处理的缺点：
- 耗时：数据处理可能是一项耗时的任务，尤其是对于大型且复杂的数据集。
- 容易出错：数据处理可能容易出错，因为它涉及转换和清理数据，这可能会导致重要信息的丢失或引入新的错误。
- 对数据的理解有限：数据处理可能会导致对数据的理解有限，因为转换后的数据可能无法代表数据中的底层关系和模式。
