1. 数据处理涉及对收集到的数据进行一系列操作，包括清洗、转换、抽取、合并和计算等，目的是从杂乱无章的数据中提取有价值的信息，确保数据的准确性和一致性。
2. 数据处理是数据分析的关键前奏，若数据存在错误，即使采用先进分析技术，结果也将是错误的，误导决策。
3. 数据预处理包括数据清洗、集成、变换和归约等步骤，旨在处理不完整、不一致的原始数据，以便进行有效的数据分析。
4. 即便数据看似“干净”，通常也需要进行一定的处理才能用于分析。现实世界中的数据往往包含缺失值、异常值或不一致性，这些都需要通过预处理来解决。
5. 以空气质量数据为例，可能存在由于设备故障导致的缺失数据、重复记录或无效监测数据。处理这些数据时，需要考虑是否删除缺失值或使用插值方法补充，以及如何绘制统计图表和进行正态化处理，从而掌握数据的分布特征。
6. 通过这些数据处理操作，可以更准确地分析和建模，为决策提供可靠的依据。
