Krijo një udhëzues me 10 hapa për përpunimin paraprak të të dhënave për një projekt të mësimit të makinerive.
1. Mbledhja e të dhënave: Mblidhni të dhëna nga burime të ndryshme dhe ruani ato në mënyrë të organizuar.
2. Eksplorimi i të dhënave: Ekzaminoni të dhënat dhe përcaktoni përmbajtjen, cilësinë dhe strukturën e tyre.
3. Pastrimi i të dhënave: Identifikoni, korrigjoni dhe fshini pikat e jashtme, vlerat e pasakta dhe hyrjet e pavlefshme.
4. Integrimi i të dhënave: Bashkoni grupe të shumta të dhënash nëse është e nevojshme dhe pastroni më tej të dhënat.
5. Transformimi i të dhënave: Transformoni të dhënat në një format dhe/ose paraqitje të kërkuar.
6. Reduktimi i të dhënave: Zvogëloni dimensionet e të dhënave duke eliminuar veçoritë e tepërta ose të parëndësishme.
7. Diskretizimi i të dhënave: Ndani të dhënat e vazhdueshme në grupe ose kosha.
8. Zgjedhja e veçorive: Zgjidhni veçoritë më të rëndësishme dhe më të rëndësishme për modelin.
9. Shkallëzimi i të dhënave: Normalizoni të dhënat duke i shkallëzuar të gjitha veçoritë në intervale të ngjashme.
10. Rikuperimi i të dhënave: Ruani të dhënat e para-përpunuara në një formë të përshtatshme për t'u përdorur në hapat e mëtejshëm.