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将收集到的原始数据进行筛选、整理、修正和标准化的过程，以提高数据质量。
数据清洗包括去除重复记录、修正格式错误、填补缺失值等步骤。
数据清洗的具体操作包括删除重复数据、修复数据格式问题、补充缺失的数据项。
AI模型的训练效果很大程度上依赖于数据清洗的质量。
人工智能模型的性能高低与数据清洗的质量密切相关。
数据清洗是数据处理的基础步骤，常用于大数据分析、机器学习和商业智能等领域。
数据清洗是数据处理的预处理阶段，而数据分析是基于清洗后数据的深入挖掘。清洗质量直接影响分析结果的准确性。
1. 不破坏原始数据的真实性；2. 保持数据的完整性；3. 确保清洗过程可追溯。
由"数据"和"清洗"两个词组成。"数据"源自英语"data"，指计算机可处理的信息；"清洗"指清除污垢、杂质，引申为去除数据中的错误或无效信息。该术语在中文信息技术领域形成固定搭配。
常用于正式场合，如技术文档、学术论文或工作报告。在口语中较少使用，通常简称为"清洗数据"。