在神经网络技术中，有几个比较重要的环节，其中就有神经网络模型的设计；但在此之前还有一个很重要的功能就是数据集的整理；一个高质量的数据集高性能神经网络模型的基础。
但怎么才能打造一个合格的数据集，以及怎么打造一个合格的数据集？而这就是神经网络模型的数据处理部分。
数据预处理
不论是在传统的数据分析领域，亦或者在神经网络模型领域；数据处理都是其中必不可少，且相当重要的一环；但怎么进行数据处理，以及数据处理需要哪些步骤，以及每个步骤的作用是什么？这个可能很多人就不是很清楚了。
数据预处理的意义
在神经网络模型训练过程中，数据集的质量直接影响到模型的性能表现；而我们在收集训练数据的过程中，难免会面临着以下几个问题：
- 原始数据存在异常值或缺失问题
- 模型无法直接处理原始数据格式
- 数据量或维度过大以及数据冗余问题
举例说明以上几个问题，首先最常见的异常值与缺失问题；比如在个人信息统计过程中，有人的年龄填了200岁；或者家庭地址没填等就属于异常值和缺失问题；因为目前来说，人不可能活到200岁，而如果是快递这种需要邮寄地址的情况，地址缺失就是不肯接受的问题。
而模型无法处理原始数据格式，比如说计算机无法直接处理文字，图片；只能把文字，图片转换成数字进行处理；亦或者时间格式可能需要转换成时间戳。
最后数据冗余问题，比如说对一个班级的学生信息进行统计；可能存在部分学生被重复统计的情况；还有一种数据冗余是可以通过其它值进行计算；如有了商品的总价和数量就可以计算均价；但在很多数据处理中，均价可能会直接计算处理，如交易报表；但在神经网络训练过程中，可能就不需要均价这个字段。
而这就是绝大部分数据所存在的问题，这也就直接导致原始数据无法直接拿来使用；必须经过一定的处理才能满足神经网络的训练需求。
因此，数据预处理需要经过哪些步骤呢？对数据预处理来说，主要需要经过以下几个步骤：
- 数据清洗
- 数据转换
- 数据压缩
数据清洗就是需要清洗掉原始数据中存在的一些异常值，空值等；比较常见的清洗对象主要有以下几个特征：
- 数据重复
- 数据杂乱
- 数据不完整
- 数据格式不一致
- 数据偏斜
- 数据冗余
因此，数据处理的第一步一般都是数据清洗；把一些非法数据进行删除或整理。
数据清洗是数据处理的第一步，但其也有多种不同的方式；如，对非法数据直接删除；如删除数据中的重复，空值，不完整数据等；其次，也可以对数据进行填充处理，如对于不完整的数据可以使用平均值或者固定值进行填充。
举例来说，你统计一个学校的学生数据；而很多学生的信息填写并不完整，存在大量的缺失值。这时直接删除缺失数据就不太合适了，因为删除之后可能这次统计就没有意义了。因此，这时就可以对一些不重要的数据进行填充，比如你需要统计的是学生的年龄分布，这时学生的地址就可以使用固定值进行填充。
而不论是数据清洗，还是数据转换都要根据不同的需求场景，选择合适的处理方式，而不是全部进行统一处理。
而数据转换可能涉及到数据的格式转换，以及形态的变换；如上图所示，年龄和收入应该都统一采用数值类型，而不应该出现字符串的形式；而入职日期的格式也不完全相同；这种就需要把数据格式转换成统一的类型。
而针对文本数据或图像数据，也需要特定的格式变换；如文本数据需要采用数据编码技术或者文本向量化的方式，把文本数据转换成模型能够识别的向量数据。
对于图像数据也是如此，由于图像的来源不同，因此图像数据一般需要调整大小和通道数，像素归一化处理等；比如MINST手写数字的数据集就是统一的28*28固定大小的手写数字图片。
在神经网络技术的学习过程中，很多人都只重视神经网络模型本身，而忽略了数据的预处理过程。数据预处理是一项复杂并且繁重的工作，数据的质量间接决定了模型的性能。
而且，很多模型厂商头疼的一件事就是，从哪里去找到足够且合适的训练数据。
