请解释一下数据清洗的过程，并描述一种您清洗过程中遇到的数据错误如何被解决的方法。
数据清洗是指对数据进行处理以去除或纠正数据中的错误、缺失、重复、不规则或不一致的部分，以使数据能够更好地被分析和应用。它通常包括以下步骤：

1. 数据收集：收集原始数据并保存。

2. 数据评估和审核：评估和审核数据以确定需要进行的数据清洗步骤。

3. 清洗数据：通过使用工具和技术修正数据中的错误、缺失、重复、不规则或不一致的部分。

4. 数据整合：将清洗后的数据合并到一个文件或数据仓库中。

5. 数据验证：验证清洗的数据是否符合所需的质量标准和业务需求。

在我的一个数据清洗项目中，我遇到了一些数据错误。在这个项目中，我处理了大量的客户数据，并注意到有一些数据行中的电话号码包含了非数字字符。为解决这个问题，我使用了一种常常用于数据清洗的方法——正则表达式。通过编写一个基于正则表达式模式的脚本，我可以轻松地找到无效的电话号码，并使用另一个脚本将非数字字符删除。完成后，我重新审查了数据行中的电话号码，并确认它们已经得到了清洗和修正，可以使用了。