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数据分析：数据清洗：异常值检测与修正

1数据清洗的重要性

1.1理解数据清洗

数据清洗是数据分析流程中的关键步骤，它涉及识别、修正或删除数据集中的错误、不完整、不准确或不相关的信息。数据清洗的目的是提高数据质量，确保后续分析的准确性和可靠性。在大数据时代，数据来源多样，数据量庞大，数据质量直接影响到分析结果的有效性。因此，数据清洗成为数据预处理阶段不可或缺的一环。

1.1.1数据清洗在数据分析中的角色

数据清洗在数据分析中扮演着至关重要的角色，它确保了数据的准确性和一致性，为后续的数据分析、建模和决策提供了坚实的基础。数据清洗包括但不限于以下步骤：