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在数据驱动的时代，数据质量成为企业、政府以及研究机构关注的焦点，数据清理和数据清洗作为数据预处理的关键步骤，对于提高数据质量、挖掘数据价值具有重要意义，数据清理与数据清洗哪个更好？本文将从定义、过程、目标以及应用场景等方面，深入剖析二者的差异与重要性。
定义
1、数据清理
数据清理，又称数据净化，是指通过识别、标记和修正数据中的错误、异常、重复等不满足质量要求的部分，从而提高数据质量的过程，数据清理侧重于解决数据中的问题，使数据更加准确、完整和一致。
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2、数据清洗
数据清洗，又称数据整理，是指通过一系列技术手段，如去重、缺失值处理、异常值处理等，对数据进行处理，使其满足分析、挖掘等需求的过程，数据清洗侧重于提高数据的质量，为后续分析提供基础。
过程
1、数据清理
数据清理过程主要包括以下步骤：
（1）数据识别：通过数据质量分析，识别出数据中的错误、异常、重复等不满足质量要求的部分。
（2）数据标记：对识别出的不满足质量要求的数据进行标记，以便后续修正。
（3）数据修正：根据实际情况，对标记的数据进行修正，如修正错误、删除异常值等。
2、数据清洗
数据清洗过程主要包括以下步骤：
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（1）数据去重：删除重复的数据记录，避免重复计算和分析。
（2）缺失值处理：对缺失值进行填充、删除或插值处理，提高数据的完整性。
（3）异常值处理：识别并处理异常值，如删除、修正或保留。
目标
1、数据清理
数据清理的目标是提高数据质量，使数据更加准确、完整和一致，为后续分析提供可靠的数据基础。
2、数据清洗
数据清洗的目标是提高数据质量，使数据满足分析、挖掘等需求，为决策提供支持。
应用场景
1、数据清理
数据清理适用于以下场景：
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（1）企业内部数据质量提升：通过数据清理，提高企业内部数据质量，为决策提供依据。
（2）政府部门数据质量提升：通过数据清理，提高政府部门数据质量，提高政策制定和执行的准确性。
2、数据清洗
数据清洗适用于以下场景：
（1）数据分析：为数据分析提供高质量的数据基础，提高分析结果的准确性。
（2）数据挖掘：为数据挖掘提供高质量的数据，提高挖掘结果的可靠性。
数据清理与数据清洗在目标、过程和应用场景等方面存在一定差异，在实际应用中，应根据具体需求选择合适的方法，数据清理和数据清洗都是提高数据质量、挖掘数据价值的重要步骤，对于企业、政府以及研究机构具有重要意义，在数据驱动的时代，我们要重视数据清理与数据清洗，为数据价值的挖掘奠定坚实基础。
标签： #数据清理和数据清洗
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