Krijo një udhëzues me 10 hapa për para-përpunimin e të dhënave për një projekt të të mësuarit të makinës.
1. mbledhja e të dhënave: mbledhja e të dhënave nga burime të ndryshme dhe ruajtja e tyre në mënyrë të organizuar. 2. eksplorimi i të dhënave: shqyrtimi i të dhënave dhe përcaktimi i përmbajtjes, cilësisë dhe strukturës së tyre. 3. pastrimi i të dhënave: identifikimi, korrigjimi dhe fshirja e dalluesve, vlerave të gabuara dhe hyrjeve të pavlefshme. 4. integrimi i të dhënave: bashkimi i shumë grupeve të të dhënave nëse është e nevojshme dhe pastrimi i të dhënave më tej. 5. transformimi i të dhënave: transformimi i të dhënave në një format dhe / ose përfaqësim të kërkuar. 6. reduktimi i të dhënave: zvogëlimi i dimensioneve të të dhënave duke eliminuar tipare të tepërta ose të parëndësishme. 7. diskretizimi i të dhënave: ndarja e të dhënave të vazhdueshme në grupe ose enë. 8. përzgjedhja e tipareve: përzgjedhja e tipareve më të rëndësishme dhe të rëndësishme për modelin. 9. rritja e shkallës së të dhënave: normalizimi i të dhënave duke rritur të gjitha