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这个环节通过将重复、多余的数据筛选清除，将缺失的数据补充完整，将错误的数据纠正或去除，从而提升数据质量，提供给上层应用调用。它可以有效处理数据的常见问题：数据缺少值、数据值不匹配、数据重复、数据不合理、数据字段格式不统一、数据无用。
数据清洗步骤
如何做好数据清洗，从而提高数据价值和利用效率？
1. 数据缺失值
对每个字段计算其缺失值比例，然后按照缺失比例和字段重要性，进行分别制定战略。 不重要的，或者缺失率过高的数据直接去除字段。 重要的数据，或者缺失率尚可的数据，可以进行补全。
对某些缺失率高，数据缺失值多但又很重要的数据，需要和业务人员了解，是否可以通过其他渠道重新取数。
2.数据值不匹配
清洗内容中有不合逻辑的字符
内容和该字段应有内容不符
3.数据重复
数据值完全相同的多条数据记录，这是最常见的数据重复情况。 数据主体相同，但一个属性匹配到不同的多个值。
4.数据不合理
5.数据字段格式不统一
6.数据无用
数据清洗的好处
提高数据质量：尤其是在数据准确性和可信度方面。
提升了分析的准确性：根据清洗后准确的数据能够提高分析结果的可靠性，减少决策错误。
支持业务决策：清洗后的数据能更加直观地反映业务情况，更加容易进行数据可视化的分析。
减少存储成本：通过删除重复和无关的数据，有效减少存储空间的浪费。
数据时效性：及时清洗数据可以确保数据的时效性，能够基于最新的数据做出及时的业务调整。
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