Для использования предварительной информации для эффективного анализа данных можно предпринять следующие шаги:

1. Профилирование данных. 2 Изучение данных с использованием сводной статистики и распределений поможет понять их структуру, содержание и качество. 2 Этот шаг может выявить закономерности, аномалии и корреляции. 2
2. Очистка данных. 23 Обнаружение и исправление повреждённых или неточных записей данных, таких как ошибки, выбросы, дубликаты и пропущенные значения. 2
3. Сжатие данных. 2 Направлено на уменьшение объёма данных при получении тех же или аналогичных аналитических результатов. 2 Такие методы, как уменьшение размерности, группирование, гистограммы, кластеризация и анализ главных компонентов, могут упростить данные без потери информативных закономерностей и тенденций. 2
4. Стандартизация или нормализация. 3 Масштабирует числовые характеристики до общего диапазона. 3 Это гарантирует, что объекты с различными масштабами не будут непропорционально влиять на результаты анализа. 3
5. Кодирование категориальных переменных. 3 Преобразует качественные данные в числовой формат, с которым могут работать алгоритмы. 3
6. Выбор объектов. 3 Включает в себя выбор наиболее релевантных объектов для анализа. 3 Уменьшение размерности набора данных за счёт выбора только наиболее информативных функций не только повышает эффективность вычислений, но и снижает риск переобучения. 3

Очистка и предварительная обработка данных — это итеративные процессы, поэтому по мере извлечения информации из полученных данных могут возникать новые закономерности и аномалии, требующие пересмотра этапов очистки и предварительной обработки. 3