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数据清洗通过分析“脏数据”的产生原因和存在形式，利用数据溯源的思想，从“脏数据”产生的源头开始分析数据，对数据流经环节进行考察，提取数据清洗的规则和策略，对原始数据集应用数据清洗规则和策略来发现“脏数据”并通过特定的清洗算法来清洗“脏数据”，从而得到满足预期要求的数据。具体而言，数据清洗流程包含以下基本步骤：
1．分析数据并定义清洗规则
2．搜寻并标识错误实例
3．纠正发现的错误
4．干净数据回流
5．数据清洗的评判
数据清洗是一项十分繁重的工作，数据清洗在提高数据质量的同时要付出一定的代价，包括投入的时间、人力和物力成本。通常情况下，大数据集的数据清洗是一个系统性的工作，需要多方配合以及大量人员的参与，需要多种资源的支持。
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