数据清洗工作是在什么阶段完成

数据清洗工作主要在数据预处理阶段完成，这是数据分析流程中的第2步。数据采集完成后，原始数据往往包含错误值、重复记录、缺失值和格式不一致的问题。清洗过程包括处理缺失数据、纠正错误值、统一数据格式、消除重复项。企业每天处理的数据量可达数百万条，没有清洗的数据会严重影响分析结果的准确性。清洗后的数据质量提升，为后续建模和可视化奠定基础。

数据清洗也可在数据集成阶段进行，特别是当合并多个数据源时。不同系统间的数据常存在结构差异和命名不一致问题。清洗工作包括标准化字段名称、转换数据类型、处理异常值。金融机构在合并客户数据时，常发现同一客户在不同系统中使用不同ID，需要建立统一标识。清洗过程确保数据的一致性和可比性，提高数据仓库的可靠性。