数据收集：收集来自各种来源的数据，如传感器、数据库和网络。

数据预处理：将数据转换为适合分析的格式，包括数据清洗、数据标准化和数据归一化。

数据清洗：识别并纠正数据中的错误、缺失值和重复值，以确保数据的一致性和准确性。

数据标准化：将数据转换为统一的格式，以便于比较和分析，包括数据类型转换、单位转换和日期格式转换。

数据归一化：将数据缩放到[0,1]的范围内，以消除数据之间的量纲差异，便于比较和分析。

数据探索：对数据进行初步探索和分析，以了解数据的分布、结构和潜在模式，包括数据可视化、统计分析和机器学习算法。