数据获取与预处理是数据分析过程中的重要步骤，主要包括以下几个环节：
1. 数据收集：这是数据获取的第一步，可以通过各种方式获取数据，例如通过网络爬虫技术从互联网上抓取数据，或者从数据库、API接口等途径获取。
2. 数据清洗：由于原始数据可能存在缺失值、异常值、重复值等问题，需要进行数据清洗。这个过程包括填充或删除缺失值、修正或删除异常值、去除重复值等。
3. 数据转换：数据转换是指将数据转化为适合分析的格式，如将分类数据转化为数值数据，或者将非线性数据进行对数变换等。
4. 数据规约：如果数据量非常大，可以采用数据规约的方法来减少数据的规模，如主成分分析、聚类等方法。
5. 数据整合：如果数据来自多个源，可能需要进行数据整合，将不同源的数据融合在一起。
6. 数据排序和筛选：根据实际需求，对数据进行排序和筛选，以便于后续的分析工作。
总的来说，数据获取与预处理是数据分析的基础，只有高质量的数据才能得到准确的分析结果。
