建模的数据准备环节里，数据预真的是绕不过去的坎。工业场景下数据质量参差不齐，像传感器坏了、人手误操作、系统抽风……都搞出不少缺失值和噪声。直接拿去建模，嗯，基本就是‘喂垃圾出垃圾’。这篇《建模的数据准备 - golang 高级编程》就挺实用，讲了不少前期清洗的技巧，建议先看看，别一开始就掉坑里了。

传感器数据乱序、缺失，最常见。你得先判断是噪声还是有用异常值。怎么搞？可以参考一下数据预在建模中的重要性，讲得比较透，还带案例。

如果你碰到大量缺失字段，别急着删数据。替换参数怎么设？有经验的都知道这一步最容易影响模型结果。推荐你去看数据缺失值替换参数设置这篇，细节拉满。

你用的是 Python？那更得看看Python 机器学习数据预与评分卡建模，对接 Scikit-learn 那一套，配套的SimpleImputer、StandardScaler用法都讲了，蛮适合上手。

嗯，还有些其他工具也可以试试，比如数据挖掘：缺失值归因或填充讲了 KNN 和均值插补，缺失值流程示例数据集也挺实用，包含判断、加载和可视化的完整流程，挺适合拿来练练。

如果你正忙着做工业领域相关的模型，记得别跳过预这一步，哪怕再赶时间。先把数据清洗干净，后面的建模才有得玩。