预处理常常指的是数据预处理，数据预处理常用处理方法为：数据清洗、数据集成。
1、数据清洗
数据清洗是通过填补缺失值，平滑或删除离群点，纠正数据的不一致来达到清洗的目的。简单来说，就是把数据里面哪些缺胳膊腿的数据、有问题的数据给处理掉。
总的来讲，数据清洗是一项繁重的任务，需要根据数据的准确性、完整性、一致性、时效性、可信性和解释性来考察数据，从而得到标准的、干净的、连续的数据。
（1）缺失值处理
实际获取信息和数据的过程中，会存在各类的原因导致数据丢失和空缺。针对这些缺失值，会基于变量的分布特性和变量的重要性采用不同的方法。
若变量的缺失率较高（大于80％），覆盖率较低，且重要性较低，可以直接将变量删除，这种方法被称为删除变量；若缺失率较低（小于95％）且重要性较低，则根据数据分布的情况用基本统计量填充（最大值、最小值、均值、中位数、众数）进行填充，这种方法被称为缺失值填充。
对于缺失的数据，一般根据缺失率来决定“删”还是“补”。
（2）离群点处理
离群点（异常值）是数据分布的常态，处于特定分布区域或范围之外的数据通常被定义为异常或噪声。我们常用的方法是删除离群点。
（3）不一致数据处理
实际数据生产过程中，由于一些人为因素或者其他原因，记录的数据可能存在不一致的情况，需要对这些不一致数据在分析前进行清理。例如，数据输入时的错误可通过和原始记录对比进行更正，知识工程工具也可以用来检测违反规则的数据。
2、数据集成
随着大数据的出现，我们的数据源越来越多，数据分析任务多半涉及将多个数据源数据进行合并。数据集成是指将多个数据源中的数据结合、进行一致存放的数据存储，这些源可能包括多个数据库或数据文件。
在数据集成的过程中，会遇到一些问题，比如表述不一致，数据冗余等，针对不同的问题，下面简单介绍一下该如何处理。
（1）实体识别问题
在匹配来自多个不同信息源的现实世界实体时，如果两个不同数据库中的不同字段名指向同一实体，数据分析者或计算机需要把两个字段名改为一致，避免模式集成时产生的错误。
（2）冗余问题
冗余是在数据集成中常见的一个问题，如果一个属性能由另一个或另一组属性“导出”，则此属性可能是冗余的。
（3）数据值的冲突和处理
不同数据源，在统一合并时，需要保持规范化，如果遇到有重复的，要去重。
数据预处理的方法有哪些．中琛魔方大数据分析平台表示在实践中，我们得到的数据可能包含大量的缺失值、异常值等，这对数据分析是非常不利的。此时，我们需要对脏数据进行预处理，以获得标准、干净和连续的数据，这些数据可以用于数据分析、数据挖掘等。
数据审核的内容主要包括以下四个方面：
1、准确性审核。主要是从数据的真实性与精确性角度检查资料，其审核的重点是检查调查过程中所发生的误差。
2、适用性审核。主要是根据数据的用途，检查数据解释说明问题的程度。具体包括数据与调查主题、与目标总体的界定、与调查项目的解释等是否匹配。
3、及时性审核。主要是检查数据是否按照规定时间报送，如未按规定时间报送，就需要检查未及时报送的原因。
4、一致性审核。主要是检查数据在不同地区或国家、在不同的时间段是否具有可比性。