数据清洗与数据清理的区别?

数据清洗和数据清理都是数据处理的过程，但侧重点不同。数据清洗主要处理数据中的错误和异常，确保数据准确；数据清理则更注重数据的规范化和整理，让数据更易用。两者常结合使用，但目标和方法有差异。

区别

数据清洗：专注于识别和修正数据中的错误，比如重复值、缺失值或格式错误。清洗过程会检查数据的完整性，剔除无效记录，确保数据质量。例如，把“北京”统一写成“北京市”，或删除重复的订单记录。清洗后的数据更可靠，适合直接分析使用。

数据清理：侧重于数据的标准化和整理，比如统一单位、调整字段顺序或分类数据。清理过程会让数据结构更清晰，便于后续操作。例如，把“男”“女”统一为“1”“2”，或把日期格式统一为“年-月-日”。清理后的数据更规范，适合系统存储和调用。