数据准备阶段通常会占到实际机器学习任务的79%的时间。包括数据采集、数据清洗（清理）、数据标注、数据验收、数据交付等阶段。
数据采集：采集之前，要对数据来源进行考察，越熟悉的数据来源越好。采集一般有四种途径，分别观测数据、人工收集、调查问卷、线上数据库
- 观测数据：observation，实验室监测数据、浏览器上的网页数据，规模化自动化采集，伴随环境噪声，数据缺失或不规整，需要仔细做好数据清理工作。
- 人工收集：线下交流和走访，大量人工辅助，心理学、社会工程学来辅助，人工归纳和总结数据，非常低效和繁琐的数据来源
- 调查问卷：与人工收集分开来，可以自动，各种表格，可以线下手工录入或线上自动录入，数字化录入 自动化识别，形成结构化数据，是比较高效的一种数据来源；
- 线上数据库，注意数据获取的权限和版权问题。
数据清理（也叫数据清洗）：现实世界的数据是非常脏的，数据清理工作是繁琐的，但却是至关重要。做好版本管理，至少三种：原始数据、某一步处理过后的数据、最终有待分析的数据。主要处理以下几种数据：缺失的数据、重复的数据、内容错误的数据（逻辑、格式错误）、不需要的数据。
数据标注：可以对语音、文本、图像、视频等进行标注，形式有打点、分类、画框、3D画框、目标物体轮廓线、注释、文本转录等，这是一个标记数据对象的过程，目的是作为机器学习的标签。例如对一段语音进行文本注释，就是一个语音数据的标注过程，海量的语音片段和对应的文本，就形成了数据输入和标签，供机器学习使用。
数据划分：标注之后划分为训练集和测试集。拆分比例通常训练集比重较大，8:2或7:3等。
数据验收：就是检查，合法性（自身业务特点或约束程度）、准确性、完整性、一致性等。合法性举例，定义的业务规则，或者约束的程度。业务特点或者逻辑特点，数据约束：类型约束（布尔值 数字 日期等），范围约束（特定的日期范围内），唯一约束（保证在数据集中唯一），离散值（必须是离散型数，如性别只有男女两种）。
数据管理：数据作为一种资产，企业按照新型资产来管理。与数据治理的区别和联系。管理包含治理，治理是管理的一部分。
与数据相关的问题：数据不足（数据扩充）、隐私泄露、分类质量低、数据质量低
