Для подготовки массива данных из разнородных количественных и качественных характеристик объекта исследования рекомендуется выполнить следующие шаги:

1. Оценить центральное положение данных. 1 Нужно понять, какие значения для каждого признака являются типичными. 1 Для этого можно использовать среднее арифметическое, но чтобы избежать влияния выбросов (нетипичных, предельных значений), лучше применить медиану — центральное значение в отсортированных значениях. 1 Если данные двоичные или категориальные, стоит узнать, какие значения встречаются чаще, а какие реже. 1 Для этого используется мода — наиболее распространённое значение или категория. 1
2. Оценить вариабельность данных. 1 Нужно определить, насколько сильно различаются между собой значения признака. 1 Для этого можно использовать инструменты визуального моделирования — графики. 1
3. Очистить и, возможно, преобразовать данные. 1 Нужно избавиться от ошибочных данных, обработать отсутствующие записи, удалить дубликаты и убедиться, что всё отформатировано надлежащим образом. 1 Если работа ведётся с текстом, могут потребоваться дополнительные шаги, чтобы превратить неструктурированные данные в набор признаков, пригодных для использования в модели. 1
4. Преобразовать данные к единому формату. 3 Идеальный случай — загрузка в базу или витрину данных. 3 Но можно использовать и более легковесные форматы, например, Excel или текстовый файл с разделителями. 3
5. Стандартизировать данные. 3 Одна и та же информация везде должна описываться одинаково. 3

Для обработки данных можно использовать, например, библиотеку Pandas для языка программирования Python. 5