推荐答案
数据清洗是指对原始数据进行预处理，以消除数据中的噪音、冗余、错误或不一致性等问题，使数据更加干净、完整和可靠。数据清洗通常包括以下步骤：
去除重复数据：检查数据集中是否有重复的数据记录，若有则进行去重处理。
处理缺失值：检查数据集中是否有缺失值，若有则根据具体情况进行填充、删除或插值等处理方式。
处理异常值：检查数据集中是否有异常值或离群点，若有则根据具体情况进行删除、平滑或替换等处理方式。
格式转换：将数据转换为统一的格式，例如将日期、时间等统一为特定的格式，以方便后续处理和分析。
数据整合：将多个数据源的数据整合到一起，建立一张完整的数据表。
标准化数据：将数据进行标准化处理，例如将数据单位转换为统一的单位等，以方便后续处理和比较。
纠正错误数据：检查数据集中是否有错误数据，例如数据类型不匹配、值域不正确等，若有则进行纠正。
数据清洗是数据分析中非常重要的一步，其目的是提高数据的质量和准确性，以支持后续的数据分析和挖掘工作。
其他答案
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数据清洗的基本流程一共分为5个步骤，分别是数据分析、定义数据清洗的策略和规则、搜寻并确定错误实例、纠正发现的错误以及干净数据回流。
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数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为“脏数据”。我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”，这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成 。
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