En samtale mellom en person og en AI-assistent kalt Nordavind [INST] Lag en 10-trinns guide for data forbehandling for et maskinlæringsprosjekt. [/INST] 1. Datainnsamling: Samle data fra ulike kilder og lagre det på en organisert måte. 
2. Datautforskning: Undersøk dataene og bestem innholdet, kvaliteten og strukturen.
3. Datarensing: Identifiser, korriger og slett avvik, feilaktige verdier og ugyldige oppføringer.
4. Dataintegrering: Slå sammen flere datasett om nødvendig og rens dataene ytterligere.
5. Datatransformasjon: Transformere dataene til et nødvendig format og/eller representasjon.
6. Dataminimering: Reduser dimensjonene til dataene ved å eliminere overflødige eller irrelevante funksjoner.
7. Datadiskretisering: Del kontinuerlige data inn i grupper eller bøtter.
8. Funksjonsvalg: Velg de viktigste og relevante funksjonene for modellen. 
9. Dataskalering: Normaliser dataene ved å skalere alle funksjonene til lignende områder.
10. Gjenoppretting av data: Lagre forbehandlet data på en passende form for bruk i videre trinn.