数据的预处理包括哪些内容

据的预处理包括以下内容：
1. 数据清洗：去除重复值、缺失值、异常值等。
2. 数据集成：将多个数据源合并成一个数据集。
3. 数据转换：对数据进行规范化、离散化、归一化等转换操作。
4. 数据归约：通过聚类、抽样等方法，将数据集合缩小到可处理的范围内。
5. 特征选择：从原始数据中选择与分析目标相关的特征。
6. 特征提取：从原始数据中提取出更有用的特征。
7. 数据集划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，用于模型训练和评估。