决定是否清理或忽略有问题的的数据点取决于问题的影响、数据集的大小和性质，以及项目的目标。首先评估问题是系统性的（影响许多条目）还是孤立的（罕见情况）。对于系统性错误，通常需要进行清理以保持数据完整性。对于孤立的问题，尤其是在大型数据集中，如果对结果的影响可以忽略不计，则忽略可能是可以接受的。始终通过测试它如何影响下游任务（如模型训练或分析）来验证您的决策。
当错误直接扭曲您的结果或破坏数据管道时，清理至关重要。 例如，如果数据集包含不一致的日期格式（例如，“2023-10-01”与“10/01/23”），则解析失败可能会完全阻止处理。 同样，如果传感器数据中存在异常值（例如，气候数据集中-100°C的温度读数），如果它们明显无效，则应更正或删除。 清理也适用于重复项，例如销售数据库中重复的客户记录，这会夸大计数或扭曲聚合。 使用自动化工具（例如 Python 中的 pandas）以编程方式处理这些情况，以确保一致性。
当异常情况很少，并且删除它们引入的偏差最小，则忽略数据点是合理的。 例如，如果一个 10,000 行数据集中的用户年龄字段有三个条目包含无意义的值（例如，“200 岁”），则删除它们可能不会影响统计趋势。 同样，如果时间限制阻止手动检查（例如，在快速原型中），则暂时忽略小问题可以帮助确定开发的优先级。 但是，记录这些决策以避免以后出现意外。 对于机器学习，某些算法（例如，随机森林）比其他算法（例如，线性回归）更好地处理噪声，因此在决定忽略时请考虑模型的稳健性。 始终通过比较排除前后结果来衡量忽略数据的影响，以确保可靠性。