数据规范化：实现更好分析的平衡法案数据规范化是在数据采集之后进行的。此过程需要将数据转换为通用比例，而不会扭曲值范围的差异，这本身就是一种独特的尝试。最明显的挑战在于选择与相关数据集兼容的正确规范化技术。
然而，另一个挑战隐约可见：在实时场景中据 多米尼加共和国 whatspp 数据 的情况下。例如，处理不断的用户生成内容的社交媒体平台需要实时规范化这些数据以使其有意义。这种即时处理和分析环境使规范化成为一项艰巨的任务。
数据清理：不仅仅是春季大扫除数据清理，发现并纠正或删除数据集中损坏或不准确的记录的做法通常既耗时又令人沮丧。直接的困难在于管理缺失或不一致的数据、错误条目和重复记录。一个突出这一挑战的有趣案例是谷歌流感趋势工具中著名的“脏数据”示例。
该工具旨在根据在线搜索行为预测流感爆发。然而，由于缺乏严格的数据清理，例如控制媒体对人们搜索行为的影响，它高估了流感的流行程度。此外，还有另一层复杂性：对异常值做出判断。异常值是数据输入错误、记录失误还是真正偏离常态，通常很难判断。