数据预处理
在进行数据清洗之前，我们首先需要对原始数据进行一个全面的检查。这个阶段包括但不限于去除空值、删除重复的记录、修正语法错误等。这些步骤对于确保后续分析的准确性至关重要。在实际操作中，我们通常会使用编程语言如Python或R来自动化这一过程，这样可以大幅提高工作效率，并减少人为错误。
异常值处理
在现实世界中，由于各种原因，可能会出现一些异常值，比如极端数值或者明显与其他观测不符的数据点。如果这些异常值没有得到妥善处理，它们可能会影响到统计模型的结果甚至导致整个分析失去意义。在此阶段，我们需要识别出这些异常并决定是否将其删除、替换或是继续保留并标记以便未来参考。
缺失值填充
缺失值是另一种常见的问题，它们可能由多种原因造成，如设备故障、调查者疏忽或者意外情况等。当我们面对大量缺失数据时，不同的策略可以采取，比如平均插补、中位数插补、线性回归插补等。选择合适的方法并不简单，因为不同的方法对最终结果有着不同程度的影响，因此必须根据具体情况和研究目的来定。
数据标准化与规范化
为了使得不同来源和格式的数据能够统一起来，便于进一步分析，一般需要进行一定程度上的标准化和规范化。这包括将所有属性转换成统一格式（比如日期转换为通用日期格式）、变量名称统一以及保证每个属性都遵循相同规则（例如，年龄字段总是表示为整数）。这样做不仅方便了日后的存储和管理，还有助于避免潜在的人为误差。
特征工程
特征工程是一门艺术，它涉及到从原始数据中提取新的有价值信息，以此改进模型性能。例如，将时间序列中的季节性因素提取出来作为单独的一个特征，或是在文本分类任务中使用TF-IDF来降低词频带来的噪声。这一步往往要求较强的大脑功力，因为它既要理解业务逻辑，又要考虑算法需求，同时还需不断地试错以找到最优解。