数据清洗，又称为数据清理或数据筛查，是数据分析过程中的一个关键步骤。它涉及检查、纠正或删除脏数据或不一致的数据，从而提高数据的质量。数据清洗通常在预处理阶段执行，为后续的数据分析和挖掘提供准确和一致的数据源。
数据清洗的主要步骤包括：
1.数据去重：检查并删除数据集中的重复记录。
2.处理缺失值：可以采取删除含有缺失值的记录、填充缺失值、估计缺失值或标记为缺失值等方式。
3.数据转换：将数据从一种格式或范围转换为另一种格式或范围，例如规范化数据或标准化数据。
4.异常值检测：识别并处理数据集中的异常值或离群点。
5.数据整合：合并来自不同来源或不同格式的数据。
6.格式化：统一数据的格式，如日期格式、数字格式等。
7.文本清洗：清洗文本数据，如去除无关字符、纠正拼写错误、文本分词等。
数据清洗的目标是确保数据的准确性、一致性和可靠性，从而使得数据分析结果更加有效和可信。在进行数据挖掘、机器学习和统计分析之前，对数据进行清洗是非常重要的一步。
