当一家公司使用数据来推动决策制定时，使用相关、完整和准确的数据至关重要。但是，数据集通常包含一些错误，必须在分析之前将它们删除。可能包括格式错误，例如错误的日期和货币，以及其他可能对预测产生重大影响的计量单位。异常值是一个特别值得关注的问题，因为它们总是会使结果发生偏差。其他常见的数据错误包括数据点损坏、信息缺失和印刷错误。干净的数据有助于生成高度准确的 ML 模型。
干净、准确的数据对于训练 ML 模型尤其重要，因为使用糟糕的训练数据集可能会导致部署模型做出错误预测。这是数据科学家花费大量时间为 ML 准备数据的主要原因。