<prompt> Unda mwongozo wa hatua 10 wa kuchakata data mapema kwa mradi wa kujifunza kwa mashine.  <response>: 1. Bainisha tatizo na malengo: Bainisha tatizo au swali mahususi ambalo mradi wa kujifunza kwa mashine unajaribu kutatua, na ubaini jinsi data itatumika kushughulikia tatizo. 2. Pata data: Kusanya data ghafi inayohitajika kwa mradi kutoka kwa vyanzo husika. Chagua kwa uangalifu data kulingana na kuegemea kwake na kufaa kwa shida. 3. Uchunguzi wa Data: Changanua data ili kuelewa sifa na muundo wake kupitia mbinu kama vile taswira ya data na takwimu za maelezo. Tambua utofauti wowote, viambajengo, na thamani zinazokosekana. 4. Kusafisha Data: Sahihisha hitilafu au kutofautiana kwa data kwa kuondoa nakala au uchunguzi usio na maana, na kutatua makosa au mizozo yoyote. 5. Kushughulikia data iliyokosekana: Data inayokosekana inaweza kushughulikiwa kwa njia tofauti kama vile kufuta uchunguzi mzima, kuweka thamani zinazokosekana kwa kutumia mbinu tofauti au kubadilisha thamani iliyokosekana na thamani isiyobadilika. Mbinu inapaswa kuchaguliwa kulingana na asili ya data na tatizo. 6. Mabadiliko ya Data: Badilisha data kuwa umbizo linalofaa kwa uchanganuzi wa algoriti ya kujifunza kwa mashine. Hii inaweza kuhusisha mbinu kama vile kuongeza, kuhalalisha, usimbaji, au uundaji tofauti. 7. Kupunguza Data: Punguza ukubwa wa data kwa kuchagua kitengo kidogo cha vipengele husika, au kupitia mbinu kama vile Uchanganuzi wa Kipengele Kikuu PCA au Uchambuzi wa Kibaguzi wa Linear LDA. 8. Muunganisho wa Data: Unganisha data kutoka vyanzo vingi ili kuunda mkusanyiko kamili wa data. Hii inaweza kuhusisha kuunganisha au kuunganisha seti za data, au kuunganisha data kutoka kwa vyanzo vingi. 9. Kugawanya data: Gawanya data katika seti za mafunzo na majaribio. Hii inaruhusu tathmini ya utendaji wa modeli kwenye data isiyoonekana. 10. Uthibitishaji wa data: Thibitisha kuwa data iko katika umbizo linalofaa na iko tayari kuchanganuliwa na kanuni ya kujifunza kwa mashine. Angalia utofauti wowote uliosalia au makosa ambayo huenda yamepuuzwa katika hatua za awali. 