随着大数据时代的到来，数据的收集变得越来越容易，但随之而来的是如何处理这些数据，尤其是那些杂乱无章的数据。数据清洗是数据分析过程中不可或缺的一部分，它能帮助我们从海量数据中提取出有价值的信息。🔍

数据清洗主要分为两个方面：全局清洗和局部清洗。全局清洗是指对整个数据集进行统一的处理，比如去除重复项、填补缺失值等。这一步骤对于确保数据集的整体质量至关重要。🔄

而局部清洗则更注重于特定字段或部分数据的处理，例如对异常值的识别与修正。这样的清洗方法可以让我们更加精细地管理数据，提升分析结果的准确性。🎯

无论是全局清洗还是局部清洗，都是数据清洗过程中不可或缺的环节。通过这两个方面的共同努力，我们可以更好地处理数据，为后续的数据分析打下坚实的基础。🚀

希望这篇文章能帮助你理解数据清洗的重要性以及如何有效地进行数据清洗。如果你有任何疑问或需要进一步的帮助，请随时留言讨论！💬

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