Abstract. This thesis is focused on the preprocessing and challenges of a university student data set and how different levels of data preprocessing affect the performance of a prediction model both in general and in selected groups of interest. The data set comprises the students at the University of Oulu who were admitted to the Faculty of Information Technology and Electrical Engineering during years 2006–2015. This data set was cleaned at three different levels, which resulted in three differently processed data sets: one set is the original data set with only basic cleaning, the second has been cleaned out of the most obvious anomalies and the third has been systematically cleaned out of possible anomalies. Each of these data sets was used to build a Gradient Boosting Machine model that predicted the cumulative number of ECTS the students would achieve by the end of their second-year studies based on their first-year studies and the Matriculation Examination results. The effects of the cleaning on the model performance were examined by comparing the prediction accuracy and the information the models gave of the factors that might indicate a slow ECTS accumulation. The results showed that the prediction accuracy improved after each cleaning stage and the influences of the features altered significantly, becoming more reasonable.Datan siivouksen vaikutukset koneoppimismallin suorituskykyyn. Tiivistelmä. Tässä tutkielmassa keskitytään opiskelijadatan esikäsittelyyn ja haasteisiin sekä siihen, kuinka eritasoinen esikäsittely vaikuttaa ennustemallin suorituskykyyn sekä yleisesti että tietyissä kiinnostuksen kohteena olevissa ryhmissä. Opiskelijadata koostuu Oulun yliopiston Tieto- ja sähkötekniikan tiedekuntaan vuosina 2006–2015 valituista opiskelijoista. Tätä opiskelijadataa käsiteltiin kolmella eri tasolla, jolloin saatiin kolme eritasoisesti siivottua versiota alkuperäisestä datajoukosta. Ensimmäinen versio on alkuperäinen datajoukko, jolle on tehty vain perussiivous, toisessa versiossa datasta on poistettu vain ilmeisimmät poikkeavuudet ja kolmannessa versiossa datasta on systemaattisesti poistettu mahdolliset poikkeavuudet. Jokaisella datajoukolla opetettiin Gradient Boosting Machine koneoppismismalli ennustamaan opiskelijoiden opintopistekertymää toisen vuoden loppuun mennessä perustuen heidän ensimmäisen vuoden opintoihinsa ja ylioppilaskirjoitustensa tuloksiin. Datan eritasoisen siivouksen vaikutuksia mallin suorituskykyyn tutkittiin vertailemalla mallien ennustetarkkuutta sekä tietoa, jota mallit antoivat niistä tekijöistä, jotka voivat ennakoida hitaampaa opintopistekertymää. Tulokset osoittivat mallin ennustetarkkuuden parantuneen jokaisen käsittelytason jälkeen sekä mallin ennustajien vaikutusten muuttuneen järjellisemmiksi
