1. 數據處理涉及對收集到的數據進行一系列操作，包括清洗、轉換、抽取、合并和計算等，目的是從雜亂無章的數據中提取有價值的信息，確保數據的準確性和一致性。2. 數據處理是數據分析的關鍵前奏，若數據存在錯誤，即使采用先進分析技術，結果也將是錯誤的，誤導決策。3. 數據預處理包括數據清洗、集成、變換和歸約等步驟，旨在處理不完整、不一致的原始數據，以便進行有效的數據分析。4. 即便數據看似“干凈”，通常也需要進行一定的處理才能用于分析。現實世界中的數據往往包含缺失值、異常值或不一致性，這些都需要通過預處理來解決。5. 以空氣質量數據為例，可能存在由于設備故障導致的缺失數據、重復記錄或無效監測數據。處理這些數據時，需要考慮是否刪除缺失值或使用插值方法補充，以及如何繪制統計圖表和進行正態化處理，從而掌握數據的分布特征。6. 通過這些數據處理操作，可以更準確地分析和建模，為決策提供可靠的依據。