本文目录导读：
在信息化时代，数据已成为企业的重要资产，数据在收集、存储、处理过程中，往往会出现错误、缺失、重复等问题，导致数据质量低下，为了提高数据质量，数据清洗和数据变更成为数据管理中的重要环节，本文将深入解析数据清洗和数据变更的区别，并探讨它们在实际应用中的不同场景。
数据清洗与数据变更的定义
1、数据清洗
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数据清洗是指对原始数据进行整理、处理，消除错误、缺失、重复等问题，使数据达到预期质量的过程，数据清洗的目标是提高数据质量，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、补充、删除等操作，以适应业务需求或满足特定目的的过程，数据变更旨在调整数据结构、内容，使其满足新的业务场景或需求。
数据清洗与数据变更的区别
1、目的
数据清洗的目的在于提高数据质量，为后续的数据分析提供可靠的数据基础；而数据变更的目的在于调整数据结构、内容，满足新的业务场景或需求。
2、操作对象
数据清洗的对象是原始数据，通过整理、处理，消除错误、缺失、重复等问题；数据变更的对象是已清洗的数据，通过修改、补充、删除等操作，调整数据结构、内容。
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3、范围
数据清洗的范围较广，包括数据质量检查、错误修正、缺失值处理、重复值处理等；数据变更的范围较窄，主要针对数据结构、内容进行调整。
4、影响程度
数据清洗对数据的影响较大，能够显著提高数据质量；数据变更对数据的影响相对较小，主要满足特定需求。
数据清洗与数据变更的应用场景
1、数据清洗
（1）市场调研：对市场调研数据进行清洗，消除错误、缺失、重复等问题，为市场分析提供可靠数据。
（2）客户关系管理：对客户数据进行清洗，提高客户数据质量，为精准营销提供支持。
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（3）供应链管理：对供应链数据进行清洗，提高数据质量，为供应链优化提供依据。
2、数据变更
（1）业务需求调整：根据业务需求调整数据结构、内容，满足新的业务场景。
（2）数据迁移：在数据迁移过程中，对数据进行调整，确保数据的一致性和完整性。
（3）数据归档：对历史数据进行归档，调整数据结构、内容，满足长期存储需求。
数据清洗和数据变更是数据管理中的重要环节，两者在目的、操作对象、范围和影响程度等方面存在明显区别，在实际应用中，根据业务需求选择合适的数据处理方法，以提高数据质量，为业务决策提供有力支持。
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