数据清洗是数据科学中的重要环节，旨在去除错误、不完整、重复和无关数据，提高数据质量和可信度。本文详细介绍了数据清洗的原理、原因、主要类型、内容、方法、步骤及评价标准，强调了其在确保数据分析准确性中的关键作用。
一、数据清洗简介
数据清洗（Data Cleaning）原理即通过分析“脏数据”的产生原因和存在形式，利用现有的技术手段和方法去清洗“脏数据”,将原有的不符合要求的数据转化为满足数据质量或应用要求的数据，从而提高数据集的数据质量。
数据清洗(Data cleaning)– 对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。
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 。
二、数据清洗原理
数据清洗原理:利用有关技术如数理统计、数据挖掘或预定义的清理规则将脏数据转化为满足数据质量要求的数据。
三、为什么要进行数据清洗
《纽约时报》将数据清洗称为看门人工作，并称数据科学家百分之八十的时间都花费在了这些清洗任务上。
不会真的有人因为没有见过人们聚众讨论看门人的工作多么有趣、多么酷而开始评头论足吧？说起来还真是惭愧，这工作没比做家务强到哪里去，但话又说回来，与其对它弃之不理、抱怨不断、恶语相加，还不如先把活儿干完，这能让我们过得更好些。
还不相信是吗？那让我们打个比方，你不是数据看门人，而是数据大厨。现在有人交给你一个购物篮，里面装满了你从未见过的各种各样的漂亮蔬菜，每一样都产自有机农场，并在最新鲜的时候经过人工精挑细选出来。多汁的西红柿，生脆的莴苣，油亮的胡椒。你一定激动地想马上开启烹饪之旅，可再看看周围，厨房里肮脏不堪，锅碗瓢盆上尽是油污，还沾着大块叫不出名的东西。至于厨具，只有一把锈迹斑斑的切刀和一块湿抹布。水槽也是破破烂烂的。而恰
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