输入数据的质量直接影响任何机器学习 (machine learning)模型的性能。本章侧重于使用 Julia 准备数据以进行分析和模型训练的必要步骤。您将学习如何将各种来源的数据加载到 DataFrames.jl 中，这是一个重要的 Julia 表格数据处理包。我们将介绍数据清洗的方法，例如处理缺失值和识别异常值。此外，您将了解到数据转换方法，包括数值特征的缩放、分类变量的编码以及连续数据的分箱。我们还将阐述特征工程的原理，并演示如何在 Julia 环境中从您现有数据中创建新的、有用的特征。最后，您将看到如何使用 Julia 的绘图库，如 Plots.jl 和 Makie.jl，进行数据可视化，这有助于数据理解和预处理。完成本章后，您将掌握在 Julia 中处理和准备数据集以进行机器学习任务的实用技能。