1. 数据准确性
清洗数据可以帮助确保数据的准确性，防止分析结果因数据的错误或不准确而影响判断。清洗数据还可以找出错误值、异常值或超限值，有助于对数据进行更好的解释和分析。
2. 数据完整性
数据清洗还可以帮助保持数据的完整性。在大多数情况下，数据集通常是从许多不同的来源和格式中获取的，因此数据可能会有重复值、缺失值等。在清洗数据之后，可以保证数据的完整性，从而提高后续分析的可靠性。
3. 提高数据分析的效率
清洗数据可以减少数据集中的噪声和冗余信息，避免计算非必要的部分，并减少分析和处理数据集所需的时间和计算资源。原始数据集通常包含了很多无用的信息或格式，数据清洗可以消除这些冗余的信息，使数据更易于分析和处理。
4. 更好地满足需求
数据清洗可以确保数据集以符合假定的模型和假设，并为后续分析提供更准确和明确的数据，从而更好地发现数据的价值和特征。通过清洗数据，可以更好地了解数据的特征和模式，从而更好地对数据进行建模和预测。
综上所述，数据清洗是保证数据分析过程正确性和准确性的重要步骤之一。通过深入了解数据集，清除错误和冗余数据，并确保数据集完整性和准确性，可以更好地发现数据特征和模式，从而更好地满足业务需求和分析目标。
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