数据清洗和预处理是对原始记录进行筛选、处理和改变，使之更适合后面分析与模型的过程。这一步通常相当重要，由于原始记录上存在缺失值、异常值、反复数据以及数据种类不一致等问题。如果不解决这些问题，将严重影响后面剖析结果的准确性和稳定性。
138系统中的数据清洗与预处理技术
在138系统内，数据清洗最先遭遇缺失值解决。缺失值是指数据表中的空白值或NA值，造成数据剖析不完善。解决缺失值方法有很多，包含删掉缺失值、挑选统计量（如均值、中位值）或使用插值法。
异常值是另一个需要关注的难题。异常值是指与大部分数据明显不同数值，可能对建模和剖析结果造成严重干扰。在138系统内，识别处理异常值的方法包括箱线图、Z-Score规范化等。统一处理数据类型是数据清洗的重要组成部分。不同数据库的数据种类一般是不一致的，这会影响数据的整合与分析。在138系统内，务必变换数据格式，如将日期字符串转换为日期格式，将文本格式统一为特定的编码方式。
除开数据清洗外，数据预处理还包含特征选择、特点变换、数据集区划等步骤。特征选择是以全部特点中挑选预测目标有关性强的特点，以提升模型准确性和训练速率。特点变换是由数据变换，如数据变换、集成等，使数据更符合模型标准。数据集区划是把数据集划分成训练集和测试集，以验证和评估模型。
138系统内广泛应用数据清洗和预处理。在数据分析中，他们是拥有数据洞察力的前提；在机器学习中，它们是构建精准模型的前提；在数据发掘中，它们是发现掩藏制度和方式的重要组成部分。随着数据量的增加和数据来源的多元化，数据清洗和预处理的重要意义难度也在增加。因而，不断完善数据清洗和预处理技术，提升数据质量与模型特点，是138系统稳定发展的关键。
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