解释数据预处理是什么，以及该过程中使用的三个步骤。
数据预处理是准备数据进行进一步分析的过程。通常涉及数据清洗、数据探索和将数据转换为机器学习算法更容易处理的格式。预处理包括数据清理，缺失值的填充，标准化，数据降维以及特征工程等步骤。数据清洗是从数据集中去除无效或不完整的记录的过程。数据探索包括探索数据集以更好地了解数据并识别潜在问题。数据转换涉及将数据转换为适当的格式，例如缩放和编码。数据降维是在保留进一步分析所需信息的同时缩减数据集的过程。特征工程涉及创建或操作可用于机器学习算法的特征。