“干净”数据集是指准确、一致且没有错误或不相关信息的数据集，使其适合进行分析或机器学习任务。干净的数据通常没有缺失值、重复项或格式不一致，并遵循标准化结构。例如，包含用户地址的数据集应具有统一格式的条目（例如，“Street” 与 “St.”），关键列（如邮政编码）不能留空，并且同一用户不能出现重复行。干净的数据可确保结果可靠，因为错误会扭曲分析或模型训练。
要创建一个干净的数据集，首先要定义清晰的数据需求。决定您需要哪些数据，数据应如何结构化，以及必须遵循哪些规则（例如，日期格式、有效值范围）。在数据收集过程中，在源头验证输入。例如，使用表单验证确保用户正确输入电子邮件，或将数字字段限制在有效范围内。如果您正在合并来自多个源（如 API 或数据库）的数据，请检查列名、单位（例如，“kg” 与 “pounds”）和时区是否一致。Python 的 Pandas 库或 SQL 查询等工具可以帮助及早发现不匹配项。
接下来，系统地清理数据。处理缺失值的方法包括移除不完整行、使用平均值或占位符（如“N/A”）填充空白，或使用插补技术。通过比较关键标识符（例如，用户 ID）来移除重复项。标准化格式：将日期转换为单一格式（例如，ISO 8601），规范化文本（小写、去除空格），并强制分类一致性（例如，将“Male”、“M”和“male”映射到同一类别）。OpenRefine 或 Python 的 Pandas（例如，drop_duplicates()、fillna()）等工具可以自动完成许多此类任务。最后，通过运行自动化检查（例如，确保没有负数年龄存在）和抽查样本来验证数据集，在使用前确认其干净程度。