数据清洗是数据分析的重要步骤吗?

数据清洗是数据分析的重要步骤。原始数据常包含错误、缺失值和重复项，直接分析会导致结果偏差。清洗过程包括纠正错误、填补空缺、删除重复数据。例如，地址拼写错误需要统一格式，日期格式混乱需要标准化。没有清洗的数据就像做菜没洗菜，影响最终味道。

数据清洗的实际应用

数据清洗能提升分析质量。企业清洗销售数据后，能更准确发现销售趋势。医疗清洗患者数据后，能减少诊断错误。清洗后的数据更可靠，帮助决策者做出正确判断。数据清洗占用项目30%时间，但能节省后续分析50%纠错成本。清洗是数据分析的基础环节，不可或缺。