1. Raccolta dati: raccogliere dati da varie fonti e archiviarli in modo organizzato. 2. Esplorazione dei dati: esaminare i dati e determinarne il contenuto, la qualità e la struttura. 3. Pulizia dei dati: identificare, correggere ed eliminare valori anomali, valori errati e voci non valide. 4. Integrazione dei dati: unire più set di dati se necessario e pulire ulteriormente i dati. 5. Trasformazione dei dati: trasformazione dei dati in un formato e/o rappresentazione richiesti. 6. Riduzione dei dati: ridurre le dimensioni dei dati eliminando funzionalità ridondanti o irrilevanti. 7. Discretizzazione dei dati: suddivisione dei dati continui in gruppi o contenitori. 8. Selezione delle caratteristiche: selezionare le caratteristiche più importanti e rilevanti per il modello. 9. Ridimensionamento dei dati: normalizza i dati ridimensionando tutte le funzionalità su intervalli simili. 10. Recupero dei dati: salvare i dati pre-elaborati in una forma adatta per l'utilizzo in fasi successive.
Crea una guida in 10 passaggi per la pre-elaborazione dei dati per un progetto di machine learning.