数据预处理 对数据进行清洗、归一化等预处理，以便能够进行后续的分析和计算。

数据预处理是建立数学模型的重要前提，以下是一个可能的预处理流程：

1. 数据清洗

对数据进行清洗，包括去除重复数据、处理缺失值、异常值等。需要保证数据的准确性和完整性。

2. 数据转换

将数据进行转换，例如将日期格式转换为数值格式、将文字描述转换为数值等，以便能够进行后续分析和计算。

3. 数据归一化

对数据进行归一化处理，以消除数据之间的量纲差异和数量级差异，使不同指标的数据能够在同一数值范围内进行比较。常用的归一化方法包括最小-最大归一化、标准差归一化等。

4. 数据采样

对大量数据进行采样，以便进行模型训练和测试。常用的采样方法包括随机采样、分层采样等。

5. 数据可视化

对数据进行可视化处理，例如绘制直方图、散点图、折线图等，以便深入了解数据的分布和相关性。

通过以上预处理步骤，可以得到干净、规范、可比较的数据，为后续的建模和分析提供基础。