数据预处理的流程包括以下几个主要步骤：

数据收集：首先，需要收集和整理相关的原始数据。这些数据可能来自各种来源，例如数据库、数据文件、API等。

数据清洗：在数据清洗阶段，处理缺失值、异常值、错误值以及重复值。对缺失值可以进行删除、替换或使用插值方法进行处理。异常值也可以通过删除、替换或使用插值方法来处理。同时需要检查并纠正数据中的错误值。

数据转换：数据转换是将数据从一种格式或结构转换为另一种格式或结构的过程。这可能包括数据类型转换、编码转换、尺度转换等。

数据规约：数据规约是为了减小数据的维度和复杂度，包括特征选择、主成分分析等方法。这个步骤可以有助于减少计算量、降低存储需求、提高模型性能。

数据划分：将清洗和规约后的数据划分为训练集、验证集和测试集，以备后续的模型训练和验证。

特征工程：根据业务需求和数据特性，创造新的特征或者调整现有特征，以更好地捕获数据的特征和模式。

以上就是数据预处理的一般流程。不过需要注意的是，这个流程并不是线性和固定的，根据不同的业务需求和数据处理目标，可能需要进行适当的调整和迭代。