1,空数据：对于一条空数据直接选择删除2,数据不完整：我们在做数据清洗时，时常会遇到“缺胳膊少腿”的数据，那么这些数据可以被划分为无效数据，可以选择删除，但是数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉，对于每个过滤规则认真进行验证，并要用户确认。三、数据清洗步骤数据清洗的主要路径如图：1、对缺失值进行清洗
二、数据清洗到底要洗掉什么？顾名思义，数据清洗就是要清洗脏数据，那么哪些数据会被称为脏数据呢？在数据分析中，我们经常需要从数据库中提取一些数据，但由于数据库通常是针对数据分析的第一步是洗数据，原始数据可能有各种不同的来源，包括：1、Web服务器的日志2、某种科学仪器的输出结果
Excel数据清洗操作的注意事项① 同一份数据清单中避免出现空行和空列；② 数据清单中的数据尽可能细化，不要使用数据合并；③ 构造单行表头结构的数据清单，不阐述数据清洗的注意事项数据清洗流程：1、缺失值：数据确实是比较常见的一种情况，通常用3中处理方法：删除：删除整条数据记录，适合在样本差别不明显，且样本数量较大的情况。
接下来针对图中数据清洗的基本流程进行详细讲解。1.数据分析数据分析是数据清洗的前提和基础，通过人工检测或者计算机分析程序的方式对原始数据源的数据进行检测分析，从而得出原始数据清理注意事项：数据审计——近90%的数据管理专业人士表示，他们已经在数据存储中添加了不良数据。营销人员可以确保他们使用和存储的数据质量高的最佳方法是创建流程，阻止不良数
