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在数据时代，数据已成为企业和社会的重要资产，数据在采集、存储、传输和使用过程中，往往会出现各种问题，如数据缺失、错误、重复等，为了提高数据质量，确保数据的有效性和准确性，数据清洗和数据变更成为了数据管理的重要环节，本文将深入解析数据清洗与数据变更的区别，并探讨其在实际应用中的运用场景。
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数据清洗与数据变更的定义
1、数据清洗
数据清洗是指对原始数据进行处理，去除错误、重复、缺失等不良数据，使数据达到一定的质量标准，数据清洗的目的是提高数据质量，为后续的数据分析和挖掘提供可靠的数据基础。
2、数据变更
数据变更是指对原始数据进行修改、更新或删除，以适应业务需求或满足特定场景，数据变更的目的是确保数据的实时性和准确性，满足用户对数据的需求。
数据清洗与数据变更的区别
1、目的不同
数据清洗的目的是提高数据质量，为数据分析提供可靠的数据基础；而数据变更的目的是确保数据的实时性和准确性，满足用户对数据的需求。
2、处理方式不同
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数据清洗主要针对不良数据，如错误、重复、缺失等，通过技术手段进行修正或删除；而数据变更则是对原始数据进行修改、更新或删除，以满足特定需求。
3、应用场景不同
数据清洗适用于数据采集、存储、传输等环节，确保数据质量；数据变更适用于业务需求变更、用户需求调整等场景，保证数据的实时性和准确性。
数据清洗与数据变更的运用场景
1、数据清洗
（1）数据采集：在数据采集过程中，对采集到的数据进行清洗，去除错误、重复、缺失等不良数据。
（2）数据存储：在数据存储过程中，对存储的数据进行清洗，提高数据质量。
（3）数据传输：在数据传输过程中，对传输的数据进行清洗，确保数据质量。
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2、数据变更
（1）业务需求变更：根据业务需求，对数据进行修改、更新或删除，以满足新的业务需求。
（2）用户需求调整：根据用户需求，对数据进行修改、更新或删除，提高用户体验。
（3）数据修复：对出现错误的数据进行修复，确保数据的准确性。
数据清洗与数据变更在数据管理中具有重要作用，了解两者的区别，有助于在实际应用中更好地处理数据，提高数据质量，数据清洗主要针对不良数据，提高数据质量；数据变更则针对原始数据进行修改、更新或删除，确保数据的实时性和准确性，在实际应用中，应根据具体场景选择合适的数据处理方法，以提高数据质量，满足用户需求。
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