Предварительная обработка нацелена не только на решение имеющихся в данных проблем, но и на трансформацию данных таким образом, чтобы они могли быть наиболее эффективно использованы методами машинного обучения, и качество обученных моделей было высоким. Как правило, предварительная обработка помогает уменьшить объем анализируемых данных, создать дополнительные информативные диагностические признаки, явным образом представить сложные скрытые зависимости, отбросить неинформативные сигналы и удалить шум.