项目开始，首先要进行数据准备和数据预处理。
数据准备的核心是找到这些数据，观察数据的问题。
数据预处理就是去掉脏数据。
缺失值的处理，格式转换等。
延伸学习：
在人工智能（AI）的众多工作流程中，数据准备与预处理占据着举足轻重的地位。这两个步骤不仅影响着模型的训练效率和准确性，更是确保AI系统能够在实际应用中发挥效能的基石。
一、数据准备
数据准备的核心在于找到合适的数据源，并确保这些数据能够充分反映所要解决的问题或任务。这一步骤通常涉及以下几个方面：
数据收集：这是数据准备的第一步，需要从各种可能的来源（如数据库、日志文件、公开数据集、API接口等）中收集原始数据。在收集数据时，应特别注意数据的多样性、代表性和均衡性，以确保训练出的模型具有良好的泛化能力。
数据观察与分析：在收集到数据后，需要对其进行初步的观察和分析，以理解数据的结构、分布和潜在问题。这一步骤有助于后续的数据预处理和特征工程决策。
数据标注：对于监督学习任务，数据标注是必不可少的一步。这通常涉及为每条数据分配一个或多个标签，以便模型在训练过程中学习如何将这些输入映射到正确的输出。
二、数据预处理
数据预处理是在模型训练之前对原始数据进行清洗、转换和增强的过程，旨在提高数据的质量和可用性。具体来说，数据预处理包括以下几个方面：
去除脏数据：脏数据是指那些不完整、不准确或格式不正确的数据。这些数据可能会对模型的训练产生负面影响，因此需要被识别并去除或修正。常见的脏数据包括缺失值、异常值、重复值和错误格式的数据等。
缺失值处理：对于包含缺失值的数据，可以采取多种策略进行处理，如删除含有缺失值的行或列、使用均值、中位数或众数等统计量进行填充，或使用插值方法（如线性插值、多项式插值等）进行估计和填充。
格式转换：为了便于模型处理和计算，原始数据通常需要转换成特定的格式或数据类型。例如，将文本数据转换为数值向量（如词袋模型、TF-IDF表示等），将图像数据转换为张量格式等。此外，还可能需要对数据进行标准化或归一化，以消除不同特征之间的量纲差异和数值范围差异。
特征工程：特征工程是数据预处理中的一个重要环节，旨在从原始数据中提取出对模型训练有用的特征。这可以包括特征选择（从众多特征中选择出最相关或最具代表性的特征）、特征构造（根据已有特征组合或变换生成新的特征）和特征降维（通过主成分分析、因子分析等方法减少特征的维度和冗余性）等。
通过有效的数据准备和预处理，可以大大提高AI模型的训练效率和准确性，为后续的模型训练和部署奠定坚实的基础。因此，作为人工智能专家，应充分重视这两个步骤，并投入足够的时间和精力进行优化和改进。
