Bei der Datenaufbereitung werden die Rohdaten so aufbereitet, dass sie für die weitere Verarbeitung und Analyse geeignet sind. Zu den wichtigsten Schritten gehören das Sammeln, Bereinigen und Kennzeichnen von Rohdaten in einer Form, die für Machine Learning (ML)-Algorithmen geeignet ist, sowie das anschließende Erkunden und Visualisieren der Daten. Die Datenaufbereitung kann bis zu 80 % der Zeit in Anspruch nehmen, die für ein ML-Projekt aufgewendet wird. Die Verwendung spezieller Datenaufbereitungstools ist wichtig, um diesen Prozess zu optimieren.