特徵工程具有挑戰性，因為它涉及一系列資料分析、商業領域知識和一些直覺。建立特徵時，很容易立即就開始使用可用資料，但通常情況下，您首先應該透過與專家交談、腦力激盪和開展第三方研究等措施來考慮需要哪些資料。如果不進行此練習，您可能會錯過重要的預測變數。
資料擷取
收集資料是組合 ML 所需全部資料的程序。資料收集可能很乏味，因為資料駐留在許多資料來源中，包括筆記型電腦、資料倉儲、雲端、應用程式內部和裝置。尋找各種可連線至不同資料來源的方式可能具有挑戰性。資料量呈指數級增長，因此，需要搜尋大量資料。此外，資料的格式和類型因來源而異。例如，影片資料和表格式資料很難一起使用。
特徵建立
資料標記是識別原始資料 (影像、文字檔案、影片等) 並新增一或多個有意義與資訊性的標籤來提供內容的過程，讓 ML 模型可從中學習。例如，標籤會顯示相片中是否有鳥或汽車，指出一段錄音中會說出哪些字詞，或者 X 光片中是否發現異常情況。對於各種使用案例 (包含電腦視覺、自然語言處理和語音識別) 而言，必須提供資料標記。
特徵儲存
在對資料進行清除和標記後，ML 團隊通常會探索資料以確保其正確，並為 ML 做好準備。長條圖、散佈圖、箱線圖、折線圖和橫條圖等視覺化，都是確認資料正確的實用工具。此外，視覺化還有助於資料科學團隊完成探索性資料分析。此程序使用視覺化來探索模式、發現異常狀況、檢驗假設或檢查假設。探索性資料分析無需正式建模；而資料科學團隊可以使用視覺化來破譯資料。