数据预处理包含哪些内容？

数据预处理是指在进行数据分析或建模之前，对原始数据进行清洗、转换、集成和规范化等处理，以便更好地应用于后续分析或建模工作。数据预处理包含以下内容：

1. 数据清洗：包括处理缺失值、异常值、重复值等，保证原始数据的完整性、正确性和一致性。

2. 数据转换：包括对数据进行格式转换、属性变换、数据归一化或标准化等，以便更好地应用于后续分析或建模工作。

3. 数据集成：将多个数据源的数据整合为一个统一的数据集，消除重复项，建立数据关联关系。

4. 数据规范化：将数据转换为统一的格式和单位，以便进行比较和应用。

5. 数据降维：在保留数据本质特征的前提下，通过降低数据维度，提高数据的处理效率。

6. 特征选择：对数据进行特征筛选，选择对于后续分析或建模工作最有用的特征。

7. 数据可视化：将数据以图表等形式进行可视化展示，便于人们进行数据分析和理解。

总的来说，数据预处理是数据分析和建模工作的重要前提，能够提高数据的质量和处理效率，为后续工作奠定基础。