數據預處理是數據分析或數據挖掘之前的重要準備工作，它涉及一系列操作，以準備數據供後續的分析或挖掘使用。
數據預處理的主要目的是確保數據的質量，包括準確性、完整性和可用性，常見的數據預處理步驟包括數據清洗（去除錯誤、缺失值和異常值）、數據集成（整合來自多個數據源的信息）、數據轉換（改變數據的格式或屬性，以便於分析）、數據規約（減少數據的維度或數量，同時保持數據的核心信息）以及數據歸一化（調整數據的規模，使其適合於同一分析模型）等。
此外，數據預處理還涉及特徵選擇和特徵提取等操作，這些步驟對於提高分析的準確性和可靠性至關重要。