数据清洗（Data Cleaning），亦称数据清理或数据净化，是指在数据预处理过程中识别、修正和移除数据集中的错误、不一致、不完整或冗余信息的技术过程，其核心目的在于提升数据的质量和一致性，为后续分析或模型训练提供可靠基础。常见任务包括处理缺失值、纠正异常值、去除重复记录、标准化格式以及解决数据冲突等。
在AI产品开发的实际落地中，数据清洗是构建高性能模型的关键预处理步骤，直接影响机器学习算法的准确性和泛化能力。AI产品经理需关注自动化清洗工具的集成，如使用Python库Pandas或云平台工具处理大规模数据，并优化清洗流程以确保输入数据的纯净度，从而提升产品在真实业务场景中的鲁棒性和可信度。
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