Shpjegoni se çfarë është parapërpunimi i të dhënave dhe tre hapat e përdorur në proces.
Parapërpunimi i të dhënave është procesi i përgatitjes së të dhënave për analiza të mëtejshme. Zakonisht përfshin pastrimin e të dhënave, eksplorimin e të dhënave dhe transformimin e të dhënave në një format që mund të përpunohet më lehtë nga një algoritëm i mësimit të makinës. Përpunimi paraprak përfshin hapa të tillë si pastrimi i të dhënave, imputimi i vlerave që mungojnë, normalizimi, reduktimi i të dhënave dhe inxhinieria e veçorive. Pastrimi i të dhënave është procesi i heqjes së të dhënave të pavlefshme ose jo të plota nga grupi i të dhënave. Eksplorimi i të dhënave përfshin eksplorimin e të dhënave për të kuptuar më mirë të dhënat dhe për të identifikuar problemet e mundshme. Transformimi i të dhënave përfshin transformimin e të dhënave në një format të përshtatshëm, të tilla si shkallëzimi dhe kodimi. Reduktimi i të dhënave është procesi i reduktimit të grupit të të dhënave duke ruajtur ende informacionin e nevojshëm për analiza të mëtejshme. Inxhinieria e veçorive përfshin krijimin ose manipulimin e veçorive që mund të përdoren në algoritmet e mësimit të makinerive.