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数据分析流程中对原始数据进行清理、修正和验证的技术环节，确保数据质量和一致性。
数据清洗包括去除重复值、处理缺失数据和纠正异常值。
具体操作包括清理重复记录、补充缺失信息、修正明显错误。
验证阶段通过统计方法或业务规则确认数据的准确性和完整性。
例如使用均值方差检验或设定合理性阈值进行验证。
该流程是数据科学、机器学习和大数据分析的基础步骤，直接影响后续分析结果的可靠性。
清洗侧重修复数据缺陷（如补全缺失值），验证侧重评估数据质量（如检查异常值）。两者相辅相成，缺一不可。
在数据分析项目中，建议将70%的时间用于数据清洗与验证，30%用于模型构建。高质量输入是优秀输出的基础。
由"数据"（data）+ "清洗"（cleaning）+ "与"（and）+ "验证"（validation）组合而成，源于英语"data cleaning and validation"，在中文语境下形成固定术语。
常用于科技、金融、医疗等对数据准确性要求极高的领域。初学者应重点掌握其在数据科学中的核心作用。