<prompt> Kujenga mwongozo wa hatua 10 kwa ajili ya data kabla ya usindikaji kwa ajili ya mradi wa kujifunza mashine.  <response>: Kutafuta Data: Kuchambua data kuelewa sifa zake na mifumo kupitia mbinu kama vile data visualization na takwimu maelezo. Kutambua yoyote inconsistencies, outliers, na thamani kukosa. Data kusafisha: Kuthibitisha makosa yoyote au inconsistencies katika seti ya data kwa kuondoa makosa ya kawaida au uchunguzi zisizo na maana, na kutatua yoyote makosa au migogoro. Kupata data: Kukusanya data ghafi zinahitajika kwa ajili ya mradi kutoka vyanzo husika. Uchague kwa uangalifu data kulingana na kuaminika na kufaa kwa tatizo. 3. Data Exploration: Kuchambua data kuelewa sifa zake na mifumo kupitia mbinu kama vile data visualization na takwimu maelezo. Kutambua yoyote inconsistencies, outliers, na thamani kukosa. Data kusafisha: Kurekebisha makosa yoyote au inconsistencies katika seti ya data kwa kuondoa duplicates au uchunguzi zisizo na maana, na kutatua yoyote inaccuracies au migogoro. Kupata data kukosa: Kukusanya data inaweza kuwa pamoja katika hatua tofauti kama vile kuchimba yote ya awali, kuondoa vipengele tofauti kukosa. Data Uchambuzi: Kuangalia data hii inaruhusu kuchunguza thamani ya data kutoka kwa njia ya kuchunguza, kuunganisha au kuchunguza vipengele vipengele vipya vya data vinavyoonekana. Mashiria uboraji wa data kutoka kwa njia ya kuchunguza data au kuchunguza thamani ya data. Hatua mbinu ya msingi wa data. Hatua hii inahusisha upima au kubadilika kwa kutumia mbinu yoyote ya data. Mfano wa data Kupata au mbinu ya kuchunguza data au kubadilisha data kutoka kwa njia ya kuchunguza data. Hatua data. Hatua mbinu ya Rati ya data. Hatua ya data. 