在利用机器学习算法进行数据分析和挖掘时，数据优化、预处理和特征提取是非常重要的步骤。 1. 数据收集 收集相关数据，这是整个过程的起点和基础。数据可以来自多个来源，如数据库、API、网络爬虫等。 2. 数据预处理 数据预处理是保证数据质量和算法效果的关键步骤，主要包括以下几个方面： 2.1 数据清洗 处理缺失值：可以选择删除缺失值、填充缺失值（如用平均值、中位数、最频繁值等）。处理异常