Il processo di pulizia dei dati prevede diverse fasi per identificare e correggere le voci problematiche. Il primo passo consiste nell'analizzare i dati per identificare gli errori. Ciò può comportare l'uso di strumenti di analisi qualitativa che utilizzano regole, modelli e vincoli per identificare i valori non validi. Il passo successivo consiste nel rimuovere o correggere gli errori.
La pulizia dei dati prevede alcuni passaggi comuni, tra cui la correzione di:
Dati duplicati: eliminazione di informazioni duplicate
Dati irrilevanti: identificazione di campi fondamentali per l'analisi specifica ed eliminazione dei dati irrilevanti dall'analisi
Outlier: gli outlier possono incidere profondamente nella prestazione dei modelli; bisogna pertanto identificarli e agire in modo opportuno
Dati mancanti: segnalazione e imputazione dei dati mancanti
Errori strutturali: correzione di errori tipografici e altre incoerenze, rendendo i dati conformi a un modello comune o convenzione