数据清洗通过在原始数据集进行转换之前识别和纠正其中的错误、不一致性和不准确性，从而提高转换后数据的质量。这个过程确保了用于转换（如聚合、规范化或特征工程）的数据是准确、完整且格式一致的。如果不进行清洗，源数据中的错误就会在转换过程中传播，导致输出不可靠和分析有缺陷。例如，销售数据集中的重复记录或缺失值可能会扭曲聚合的收入计算，而日期格式不一致可能会破坏基于时间的转换。
数据清洗的一个主要好处是消除了结构和格式的不一致性。在转换过程中，诸如连接表或转换数据类型等操作依赖于数据的一致性。例如，一个数据集可能将电话号码存储为具有不同格式的字符串（例如，"(123) 456-7890" 与 "1234567890"）。清洗可以将这些值标准化为单一格式，确保与下游流程兼容。同样，分类数据（如“产品类别”）可能存在拼写错误或模糊的标签（例如，“Electronics” 与 “Eletronics”）。清洗这些条目可以避免在转换过程中出现分组错误，例如不正确的计数或错误的视觉呈现。开发人员可以使用正则表达式或 Python 中的 pandas 等库来自动化这一过程，强制执行一致性。
另一个关键方面是处理缺失或无效数据。诸如求平均值或机器学习模型训练等转换需要完整的数据集。例如，在天气分析流程中，缺少温度读数的数据集可能导致平均值有偏差或模型不准确。清洗通过填充缺失值（例如，使用平均值/中位数）或根据上下文删除不完整的记录来解决这个问题。异常值——比如零售数据集中一笔 100 万美元的交易——也可能扭曲转换后的指标。清洗会识别这些异常，允许开发人员验证它们是否合法或将其排除。通过预先解决这些问题，转换可以产生可靠、可行的结果，减少报告、模型或应用程序中下游错误的风险。