มีขั้นตอนสำคัญที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า กล่าวคือ การล้างข้อมูล การรวมข้อมูล การลดข้อมูล และการแปลงข้อมูล ดังนี้ -
การล้างข้อมูล ขั้นตอนการล้างข้อมูลทำงานเพื่อ "ล้าง" ข้อมูลโดยการเติมค่าที่หายไป ทำให้ข้อมูลที่มีเสียงดังราบรื่น ระบุหรือขจัดค่าผิดปกติ และการแก้ไขค่าเบี่ยงเบน หากผู้ใช้เข้าใจว่าข้อมูลสกปรก ก็ไม่น่าจะเชื่อถือผลลัพธ์ของการทำเหมืองข้อมูลบางรายการที่ใช้แล้ว
นอกจากนี้ ข้อมูลสกปรกยังสร้างความสับสนในขั้นตอนการขุด ส่งผลให้เอาต์พุตไม่เสถียร กิจวัตรการขุดบางอย่างมีขั้นตอนในการจัดการกับข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์หรือมีเสียงดัง ซึ่งไม่ได้มีประสิทธิภาพเสมอไป แต่พวกเขาสามารถมุ่งความสนใจไปที่การป้องกันไม่ให้ข้อมูลมากเกินไปกับฟังก์ชันที่กำลังสร้างแบบจำลอง
การรวมข้อมูล − การรวมข้อมูลเป็นขั้นตอนของการผสานข้อมูลจากแหล่งที่แตกต่างกันหลายแห่ง ขณะทำการรวมข้อมูล จะต้องทำงานบน data redundancy, inconsistency, duplicity ฯลฯ ในการทำ data mining การรวมข้อมูลเป็นวิธีการเตรียมบันทึกที่รวมข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่ต่างกันสองแห่งเป็นข้อมูลที่เชื่อมโยงกันเพื่อเก็บรักษาและจัดเตรียมให้เป็นหนึ่งเดียว มุมมองของข้อมูล
การรวมข้อมูลมีความสำคัญอย่างยิ่งในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ ข้อมูลแบบบูรณาการจากข้อมูลผู้ป่วยและคลินิกหลายแห่งช่วยให้แพทย์ระบุความผิดปกติทางการแพทย์และโรคต่างๆ ได้ด้วยการผสานข้อมูลจากหลายระบบเข้าในมุมมองของข้อมูลที่เป็นประโยชน์ส่วนบุคคลซึ่งจะได้รับข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์
การลดข้อมูล − วัตถุประสงค์ของการลดข้อมูลคือการกำหนดให้กระชับยิ่งขึ้น เมื่อขนาดข้อมูลมีขนาดเล็กลง การใช้อัลกอริธึมที่ซับซ้อนและมีค่าใช้จ่ายสูงในการคำนวณจะง่ายกว่า การลดข้อมูลสามารถอยู่ในเงื่อนไขของหลายแถว (ระเบียน) หรือเงื่อนไขของหลายคอลัมน์ (มิติ)
ในการลดมิติข้อมูลจะใช้รูปแบบการเข้ารหัสข้อมูลเพื่อให้ได้คำอธิบายที่ลดลงหรือ "บีบอัด" ของข้อมูลเริ่มต้น ตัวอย่างเกี่ยวข้องกับวิธีการบีบอัดข้อมูล (เช่น การแปลงเวฟเล็ตและการวิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก) การเลือกเซ็ตย่อยของแอตทริบิวต์ (เช่น การลบแอตทริบิวต์ที่ไม่เกี่ยวข้อง) และการสร้างแอตทริบิวต์ (เช่น โดยที่ชุดแอตทริบิวต์ที่เป็นประโยชน์มากกว่าชุดเล็กๆ มีการเปลี่ยนแปลงจากชุดเริ่มต้น)
ในการลดจำนวนลง ข้อมูลจะได้รับการกู้คืนโดยใช้คำอธิบายที่เล็กกว่าและเป็นทางเลือกอื่นโดยใช้แบบจำลองพารามิเตอร์ เช่น การถดถอยหรือแบบจำลองบันทึกเชิงเส้น หรือแบบจำลองที่ไม่ใช่พารามิเตอร์ เช่น ฮิสโตแกรม คลัสเตอร์ การสุ่มตัวอย่าง หรือการรวบรวมข้อมูล
การแปลงข้อมูล − ในการแปลงข้อมูล โดยที่ข้อมูลจะถูกแปลงหรือเชื่อมโยงไปยังแบบฟอร์มที่ใช้กับการขุดโดยดำเนินการสรุปหรือการรวม ในการแปลงข้อมูล ประกอบด้วย −
ปรับให้เรียบ − มันสามารถทำงานเพื่อขจัดเสียงรบกวนจากข้อมูล เทคนิคดังกล่าวรวมถึงการ Binning การถดถอย และการจัดกลุ่ม
การรวม − โดยรวม โดยใช้บริการสรุปหรือการรวมข้อมูลกับข้อมูล ตัวอย่างเช่น สามารถรวมข้อมูลการขายรายวันเพื่อคำนวณยอดรวมรายเดือนและรายปี โดยทั่วไปขั้นตอนนี้ใช้ในการพัฒนาคิวบ์ข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์เร็กคอร์ดในหลายระดับ
