数据清洗过程包含几个必需的步骤，旨在识别和修复问题条目。第一步是分析数据以识别错误。这可能涉及通过使用规则、模式和约束来识别无效值的定性分析工具。下一步是删除或更正错误。
常见的数据清洗步骤包括修复：
重复数据：删除重复信息
不相关数据：确定特定分析的关键字段并从分析中删除不相关数据
异常值：异常值会显著影响模型性能，因此请识别异常值并确定适当的操作
缺失数据：标记并删除或估算缺失数据
结构错误：纠正印刷错误和其他不一致，并使数据符合通用模式或约定