数据清洗与数据变更主要区别在于目的和方法。数据清洗旨在修正、补充、删除不完整或错误的数据，保持数据质量；而数据变更则是对已有数据进行更新或调整，反映现实情况变化。两者都涉及数据处理，但清洗关注于数据质量，变更关注于数据时效性。
本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据已经成为企业、政府等各个领域的重要资源，数据质量直接影响着数据分析、决策制定等环节，数据清洗和数据变更成为数据处理的重要环节，本文将深入探讨数据清洗与数据变更的区别，以帮助读者更好地理解这两种数据处理方式。
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数据清洗
1、定义
数据清洗，即数据清洗（Data Cleaning），是指对原始数据进行检查、修正、补充和删除等操作，以消除数据中的错误、不一致、重复、缺失等问题，提高数据质量的过程。
2、目标
数据清洗的目标是提高数据质量，确保数据真实、准确、完整，数据清洗包括以下目标：
（1）消除错误：纠正数据中的错误，如拼写错误、语法错误等。
（2）消除不一致：统一数据格式，消除数据中的不一致性。
（3）消除重复：删除重复数据，避免重复计算和分析。
（4）补充缺失：对缺失数据进行估计或补充，提高数据完整性。
3、方法
数据清洗的方法主要包括以下几种：
（1）数据验证：检查数据是否符合预设的规则和约束条件。
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（2）数据转换：将数据转换为统一的格式，如日期、数字等。
（3）数据修复：对错误数据进行修正。
（4）数据删除：删除重复或无效数据。
数据变更
1、定义
数据变更，即数据变更（Data Modification），是指对原始数据进行修改、调整、更新等操作，以适应新的需求或场景的过程。
2、目标
数据变更的目标是满足新的需求或场景，提高数据应用价值，数据变更包括以下目标：
（1）适应新需求：根据新的业务需求，调整数据结构和内容。
（2）提高数据应用价值：通过数据变更，提高数据在分析、决策等方面的应用价值。
3、方法
数据变更的方法主要包括以下几种：
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（1）数据修改：对数据内容进行修改，如添加、删除、修改字段等。
（2）数据结构调整：调整数据结构，如添加、删除、修改表结构等。
（3）数据更新：更新数据，如添加新数据、删除旧数据等。
数据清洗与数据变更的区别
1、目的不同
数据清洗的目标是提高数据质量，确保数据真实、准确、完整；而数据变更的目标是满足新的需求或场景，提高数据应用价值。
2、方法不同
数据清洗的方法主要包括数据验证、数据转换、数据修复、数据删除等；而数据变更的方法主要包括数据修改、数据结构调整、数据更新等。
3、应用场景不同
数据清洗适用于数据质量不高、需要提高数据质量的情况；而数据变更适用于数据需求发生变化、需要适应新场景的情况。
数据清洗与数据变更是两种重要的数据处理方式，它们在目标、方法、应用场景等方面存在一定的区别，在实际应用中，我们需要根据具体需求和场景选择合适的数据处理方式，以提高数据质量和应用价值。
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