本发明涉及人工智能技术领域，提供一种基于人工智能的数据处理方法、装置、终端及存储介质，包括：将使用XGBoost模型从原始数据集中选取出的重要数据集切分为多个分数据集；使用每个分数据集训练并测试lightGBM模型得到测试通过率；将分数据集中第一个字段对应的训练数据及测试数据进行预标准化处理得到新的分数据集；使用新的分数据集训练并测试lightGBM模型得到测试通过率；根据两次测试通过率判断是否需要对第一个字段对应的数据进行标准化处理；重复执行上述过程直至判断是否需要对重要数据集中最后一个字段对应的数据进行标准化处理，根据所有的判断结果更新重要数据集得到目标数据集。本发明能够选取出具有较强稳定性且对预测模型具有较大贡献度的数据集。