数据清洗是指对数据进行检查、清除、准备和整理，以获得高质量的数据集。主要工作包括缺失值填补、格式内容处理、逻辑错误处理、剔除无用数据和关联性验证、以及数据表之间的关联合并等。 缺失值填补：缺失值也称空值，指一个数据中某些属性的数值标记为空，检查缺失值的方法包括统计数据、可视化、分析空值和填补空值。 格式内容处理：主要是检查属性和数据格式是否符合要求，如时间戳、数值、文本形式等。 逻辑错误处理：指数据值可视化分析时可能出现的错误，如异常值、错误编码、多重记录，可以通过添加数据属性或者删除属性解决。 剔除用数据和关联性验证：主要指在进行数据清洗时，剔除无关的属性或特征，并对特征之间的关联性进行检验，确定哪些属性有用，哪些没有用。 数据表之间的关联合并：指把来自不同数据源，有相同属性或特征的数据集，进行关联，然后合并到一个大的数据集中去。 拓展知识：数据清洗技术可以有效地提高数据的质量，对于机器学习和数据分析来说至关重要，然而数据清洗任务耗时费力，要想进行有效的数据清洗，企业可以使用像RPA、DataOps等技术，来有效减轻数据清洗任务的负担，提高数据质量，改善数据管理效率。