大数据预处理是将原始数据进行筛选、清洗、归一化、转换等操作，以便后续处理。预处理的过程是大数据分析的关键环节，也是数据价值的提升之处，因为通常来说原始数据很多时候是不规范、复杂、混杂、存在缺失或错误等...
大数据预处理是将原始数据进行筛选、清洗、归一化、转换等操作，以便后续处理。预处理的过程是大数据分析的关键环节，也是数据价值的提升之处，因为通常来说原始数据很多时候是不规范、复杂、混杂、存在缺失或错误等问题的，所以需要进行清洗、简化和挑选等处理，以便后续处理能够进行更为准确和高效的分析或模型构建。
以下是大数据预处理的主要步骤：
1. 数据清洗：一般来说，数据来源不同质，会产生重复数据、缺失数据等问题，需要先进行数据清洗。通过删除无用、重复的信息、补全缺失的数据或手动调整数据格式等处理措施，从而使数据规整、完整。
2. 数据归一化：对于连续型特征，数据可能落在不同的数值范围内，因此需要将数据归一化，以便后续分析处理。归一化可以通过 MaxMin 归一化和 ZScore 归一化等方法来实现，使得数据的分布范围为 [0,1] 或者均值为零标准差为1。
3. 数据转换：将应用到数据处理模型上的数据集数据类型转换为模型支持的数据类型。通常这些数据集的格式和内容是很复杂的，主要包括文本、数字、日期、二进制和图像等不同的数据类型。在这些数据类型的转换过程中，选择合适的处理方法来使数据更容易被机器分析。
4. 数据选择：在这一步中，数据科学家需要确定使用哪些数据来进行分析。根据分析目的来挑选合适的数据并丢弃无用的数据。避免用到无关数据浪费计算能力和空间。
大数据预处理的目标是最大化地提高数据价值，为后续分析和机器学习等任务打下良好的数据基础。因此，大数据预处理需要借助各类自主计算发现模式、人工监督发现模式等算法，实现数据的质量的提升、视角的转换和信息的挖掘等目标。