<s>Human: 请列出五个常见的数据预处理步骤并解释它们是做什么的。
</s><s>Assistant: 1. 数据清洗：数据清洗是指将原始数据中的含有噪声、异常值、缺失值和重复值等错误数据进行删除、替换或填充操作，从而使数据更加干净和可用。数据清洗的主要目的是提高数据的可靠性和准确性，减少对后续分析结果的影响。

2. 数据集成：数据集成是指将来自不同数据源的数据进行整合和合并，从而形成一个新的数据集，用于进行后续的数据挖掘和分析工作。数据集成的主要目的是查找和填补数据缺失，减少数据冗余，保持数据的一致性和统一性。

3. 数据转换：数据转换是指将原始数据进行格式转换、属性变换和归约等处理，使之更加适合用于数据挖掘和分析工作。数据转换的主要目的是解决不同数据格式之间的差异，提取特定属性的数据，缩减数据量，降低数据的维度等。

4. 数据规约：数据规约是指通过对数据进行抽样或聚合等方式，减少数据的冗余和复杂度，从而使数据更加简洁和易于理解。数据规约的主要目的是减少数据的存储空间和计算复杂度，提高数据处理效率。

5. 数据标准化：数据标准化是指对数据进行统一单位和范围的转换，使得不同数据之间可以进行比较和分析。在数据挖掘和分析工作中，数据标准化是不可或缺的一环，它可以使得对不同属性的数据进行比较和聚合反应更加准确和可靠。
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