数据预处理的主要目的是为了提高数据分析和建模的准确性、可靠性和效率。具体来说，数据预处理的主要目的包括：

清洗数据可以去除噪声、异常值、重复数据、缺失数据等对数据质量造成影响的因素，从而提高数据质量和可靠性。

对数据进行转换可以消除数据的不一致性，将数据转换为可分析的形式，如将文本数据转换为数值数据，对数值数据进行归一化等。

将多个数据源的数据集成在一起，可以消除数据冗余和重复，提高数据分析和建模的效率和准确性。

对数据进行规范化可以消除数据的不一致性，将数据转换为统一的格式和单位，提高数据分析和建模的准确性和可靠性。

对数据进行降维处理可以减少数据维度，提高数据分析和建模的效率和准确性。