数据清洗是什么意思

数据清洗，也被称为数据预处理或者数据整理，是指在数据分析或机器学习等任务中对原始数据进行处理，以消除噪声、填补缺失值、转换数据类型、统一格式等操作，从而提高数据质量和准确性。

这个过程通常包括以下步骤：

识别和处理异常值 :这可能包括删除或修正超出正常范围的数据点。

填充缺失值 :这可能涉及到使用某种方法(如平均值、中位数或众数)来估算缺失的数据，或者根据其他变量的值来预测缺失值。

数据转换 :这可能包括将分类数据转换为数值数据，或者将一种度量单位转换为另一种度量单位。

数据规范化 :这可能涉及到将所有数据调整到同一尺度，例如所有的日期都转换为同一年月日格式。

数据清洗是数据分析过程中至关重要的一步，因为如果数据质量差，那么基于这些数据的任何分析或机器学习模型都可能得出错误的结果。