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在数据预处理中，数值数据和分类数据的转换是为了将不同类型的数据转换为相同的格式，以便于后续的数据分析和建模。具体来说，数值数据是指连续的数值型数据，例如身高、体重等，而分类数据则是指离散的分类型数据，例如性别、颜色等。在数据分析和建模中，通常需要将所有的数据转换为数值型数据，这样才能进行数学计算和建模。因此，对于分类数据，需要进行编码转换，例如使用独热编码或标签编码等方式将其转换为数值型数据。而对于数值数据，通常需要进行归一化或标准化处理，以便于不同特征之间的比较和分析。这些转换操作可以提高数据的质量和可用性，从而更好地支持后续的数据分析和建模工作。
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