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数据分析：数据清洗：大规模数据集的清洗策略

1数据清洗的重要性

1.1数据质量对分析结果的影响

数据清洗是数据分析流程中的关键步骤，它直接影响到分析结果的准确性和可靠性。在大规模数据集的处理中，数据往往包含各种错误、不一致和缺失值，这些质量问题如果不加以处理，将导致分析结果的偏差，甚至完全错误的结论。例如，假设我们正在分析一个关于消费者购买行为的数据集，如果数据中存在重复记录、错误的日期格式或缺失的购买金额，那么基于这样的数据进行的分析可能会错误地反映消费者的偏好或购买趋势。

1.1.1示例：错误数据导致的分析偏差

假设我们有以下数据集，记录了某电