Наборы данных требуют предварительной обработки перед анализом, потому что исходные данные редко бывают идеальными. 2 Они часто содержат ошибки, несоответствия и аномалии, которые могут подорвать надёжность и точность любого последующего анализа. 2

Вот ещё несколько причин, почему предварительная обработка данных важна:

• Устранение ошибок. 1 Это позволяет исправлять опечатки, устранять пропущенные значения и несоответствия. 2 Например, набор данных о клиентах с избыточными записями из-за технических ошибок будет подвергнут очистке, чтобы обеспечить уникальность и точность представления каждой записи о клиенте. 1
• Обеспечение единообразия данных. 1 Нормализация приводит разрозненные показатели к единой шкале, что позволяет проводить справедливые сравнения. 1
• Поиск скрытых закономерностей. 1 Тщательная предварительная обработка может выявить скрытые закономерности и идеи. 1
• Предварительная обработка больших данных. 1 По мере увеличения размера и сложности наборов данных предварительная обработка становится ещё более важной. 1 Она преобразует необработанные большие данные в более чистый и структурированный формат, удаляя шум и упрощая обработку. 1