数据预处理的目的是在进行数据分析前，通过技术手段解决集中存在的数据质量问题，并进一步提升数据信息含量的。本书主要围绕着什么是数据预处理、数据预处理的作用是什么、如何进行数据预处理展开，主要内容包括缺失值处理、数据纠错、数据格式转化、低频分类数据处理、高偏度数据处理、异常值处理、数据配平、数据特征缩放、数据归约等。通过本书的学习，读者可以充分理解常用数据预处理方法的精髓，并掌握具体技术细节，为数据分析实践打下扎实基础。本书可作为统计学、数据科学与大数据技术、计算机相关专业等本科专业和统计学、应用统计学等专业研究生的教材或教学参考用书。

任韬，男，经济学博士，首都经济贸易大学统计学院教授，博士生导师。主要研究方向：大数据分析，经济统计学。主持国家社会科学基金、*人文社会科学研究等科研项目多项，发表学术论文20余篇，出版专著、教材5本。