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数据分析：数据清洗：数据清洗概述与数据质量评估

1数据清洗概述

1.1数据清洗的重要性

在数据分析的领域中，数据清洗（DataCleaning）是至关重要的第一步。数据清洗的目的是确保数据的准确性和可靠性，从而提高数据分析结果的质量。未经清洗的数据可能包含错误、不一致或缺失的信息，这些都会严重影响分析的准确性和有效性。例如，如果数据集中存在重复的记录，这可能会导致统计分析结果的偏差，使得某些趋势或模式被错误地放大。

1.2数据清洗的基本步骤

数据清洗通常遵循一系列标准化的步骤，以确保数据的完整性和准确性。这些步骤包括：

1.2.1数据质量评估