---
title: "資料前處理（Data Preprocessing）"
slug: data-preprocessing
language: zh-TW
source: https://aiterms.tw/terms/data-preprocessing
updated_at: 2026-04-29
tags: [機器學習, 資料處理, 特徵工程, 模型訓練, Python程式, 統計方法, iPAS中級]
ipas_term: false
---

# 資料前處理（Data Preprocessing）

> **你有沒有在你拿到一份很亂的原始資料，準備丟進模型前時，還在想這件事到底該怎麼看？**
>
> 把它想成先洗乾淨、排整齊，再交給模型。
> 缺值、亂碼、格式不一致和極端值，都可能讓模型學壞。
> 前處理做得好，模型通常更穩，訓練也更順。
>
> 你可以把它想成一個把抽象概念拉回日常判斷的提示，先知道它解決什麼問題，再看技術細節。

### 容易混淆
> **feature-engineering**
> vs 特徵工程：前處理是把原始資料整理乾淨，讓它「能用」；特徵工程是在乾淨資料上創造新的、更有用的「特徵」，讓模型「更好用」。
> **常見混淆：資料前處理 vs feature-engineering**
> 前處理是把資料整理好，特徵工程是在乾淨資料上做出更有用的特徵。

### 記住這句就好
> 先整理好，再讓模型學。

### 實際案例
> **缺值清理**
> 把空白欄位補值或標記，避免模型直接報錯。
> **數值縮放**
> 把收入、年齡和次數放到比較可比的尺度。

### 算法與應用
> 1. 前處理包括清理、轉換、整合和縮放，不只是把髒資料刪掉。
> 2. 這一步會直接影響後面的特徵工程和模型表現。
> 3. 不同模型對前處理敏感度不同，但完全不處理通常風險更大。

### 情境判斷
> **Q1：資料有缺值、格式亂七八糟，先做什麼？**
> → 先做資料前處理，整理到模型能接受的樣子。
> **Q2：前處理做好後就不用再看資料了嗎？**
> → 不是，資料品質還是要持續檢查，因為新資料可能再次變亂。

### 常見問題
> **Q：為什麼需要資料前處理？**
> 原始資料通常包含缺失值、異常值、不一致的格式以及不相關的資訊，這些都會影響模型的效能。資料前處理可以將原始資料轉換成乾淨、一致且適合模型訓練的格式，從而提高模型的準確性和效率。
> **Q：有哪些常用的資料前處理方法？**
> 常用的資料前處理方法包括資料清理（處理缺失值、異常值和重複值）、資料轉換（將資料轉換成適合模型訓練的格式）、資料縮放（將數值特徵縮放到相同的範圍內）、資料降維（減少資料的維度）和資料整合（將來自不同來源的資料整合到一起）。
> **Q：如何評估資料前處理的效果？**
> 可以使用交叉驗證或獨立測試集等方法來評估資料前處理的效果。如果資料前處理確實提高了模型的效能，則說明其是有效的。如果資料前處理反而降低了模型的效能，則需要重新評估和調整前處理方法。

### 相關術語
> - **資料擴增術**：看完這個後，再回來看 資料前處理 會更容易把脈絡接起來。
> - **特徵工程**：看完這個後，再回來看 資料前處理 會更容易把脈絡接起來。
> - **特徵縮放**：看完這個後，再回來看 資料前處理 會更容易把脈絡接起來。
> - **資料填補**：看完這個後，再回來看 資料前處理 會更容易把脈絡接起來。
> - **正規化**：看完這個後，再回來看 資料前處理 會更容易把脈絡接起來。

---

來源：https://aiterms.tw/terms/data-preprocessing
快查頁：https://aiterms.tw/terms/data-preprocessing
最後更新：2026/04/29
深度解說：https://aiterms.tw/learning/what-is-data-preprocessing