統計數據的預處理包括

統計數據的預處理包括描述及探索性分析、缺失值處理、異常值處理、數據變換技術、信度與效度檢驗、宏觀數據診斷等六大類。

數據預處理（data preprocessing）是指在主要的處理以前對數據進行的一些處理。如對大部分地球物理面積性觀測數據在進行轉換或增強處理之前，首先將不規則分佈的測網經過插值轉換為規則網的處理，以利於計算機的運算。另外，對於一些剖面測量數據，如地震資料預處理有垂直疊加、重排、加道頭、編輯、重新取樣、多路編輯等。現實世界中數據大體上都是不完整，不一致的髒數據，無法直接進行數據挖掘，或挖掘結果差強人意。為了提高數據挖掘的質量產生了數據預處理技術。數據預處理有多種方法：數據清理，數據集成，數據變換，數據歸約等。這些數據處理技術在數據挖掘之前使用，大大提高了數據挖掘模式的質量，降低實際挖掘所需要的時間。數據的預處理是指對所收集數據進行分類或分組前所做的審核、篩選、排序等必要的處理。