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数据清洗：数据清洗导论

1数据清洗概述

1.1数据清洗的重要性

在大数据时代，数据是驱动决策和创新的关键资源。然而，原始数据往往包含错误、不一致和缺失值，这些“脏数据”会严重影响数据分析的准确性和可靠性。数据清洗（DataCleaning）是数据预处理的重要环节，旨在识别并修正数据中的错误和不一致性，确保数据质量，从而提高数据挖掘和机器学习模型的性能。

1.1.1为什么需要数据清洗

提高数据质量：数据清洗可以去除数据中的噪声和异常值，确保数据的准确性和一致性。

减少偏差：清洗后的数据能更真实地反映实际情况，避免因脏数据导致的分析结果偏差。

提升模