大數據預處理是一個關鍵的數據處理步驟，旨在將原始數據轉換為可用於分析和建模的格式，確保數據的質量和準確性。
大數據預處理的過程包括多個階段，如數據收集、清洗、轉換、集成和篩選。數據清洗涉及去除錯誤、缺失值和重複值等異常數據；數據轉換是將數據轉換為適合分析的格式；數據集成是將來自不同源的數據整合在一起；數據篩選則是根據分析目標選擇有用的數據進行處理。此外，大數據預處理還可能包括數據降維、抽樣、有效性檢驗等操作，目的是提高數據質量，為後續的數據分析奠定基礎。這一過程對於確保數據分析的準確性和有效性至關重要。