统计数据的预处理包括以下内容：1.数据清洗：去除异常值、缺失值处理、重复值处理等。
统计数据的预处理包括以下内容：
1. 数据清洗：去除异常值、缺失值处理、重复值处理等。
2. 数据变换：对数据进行标准化、归一化、对数化等操作，以满足模型的要求。
3. 数据平滑：平滑时间序列数据，降低噪声影响。
4. 数据聚合：将数据进行分组、汇总，并计算统计指标，如平均值、中位数等。
5. 数据离散化：将连续数据转化为离散数据，以便进行分类或聚类分析。
6. 特征选择：根据指定的目标，选择对目标变量有较大影响的特征，以提高模型的精度和效率。
7. 数据集划分：将原始数据划分为训练集、验证集和测试集，以便进行模型训练、调优和评估。
8. 数据转换：将数据转化为可供模型使用的格式，如数值化类别变量、独热编码等。
9. 数据集平衡：解决样本不平衡问题，如过采样、欠采样等。
10. 数据集合并：将多个数据集合并为一个数据集，以便进行分析和建模。