数据清洗是数据预处理过程中至关重要的一步，其目的是改善数据质量，确保数据的准确性、完整性、一致性、及时性和可用性，以便于后续的数据分析、数据挖掘或机器学习等工作的顺利进行。
具体来说，数据清洗的目的包括以下几个方面：
1.去除或修正错误数据：数据中可能包含由于各种原因(如输入错误、设备故障、软件问题等)产生的错误或异常值，这些数据会严重影响数据分析结果的准确性。数据清洗需要识别并纠正这些错误，或者将它们从数据集中删除。
2.处理缺失值：数据集中可能存在缺失值(即空值或NULL值)，这些缺失值可能是由于数据未收集、设备故障、数据丢失等原因造成的。数据清洗需要采用适当的方法(如填充默认值、使用平均值、中位数、众数等统计值填充、或者基于其他数据项的预测值填充等)来处理这些缺失值。
3.格式化和标准化数据：数据可能来自不同的源，具有不同的格式和单位，如日期格式、货币单位、文本编码等。数据清洗需要将数据格式化为统一的格式，以便于后续的数据处理和分析。
4.去重：数据集中可能存在重复的记录，这些重复记录会浪费存储空间，并可能影响数据分析的准确性。数据清洗需要识别并删除这些重复的记录。
5.处理异常值：异常值(也称为离群点)是数据集中与大多数数据显著不同的值，它们可能是由于测量错误、数据录入错误或真实存在的极端情况造成的。数据清洗需要识别并处理这些异常值，通常的做法是删除它们或者将它们替换为合适的值。
6.数据整合：当数据来自多个源时，需要将它们整合到一个统一的数据集中。数据清洗涉及确保不同源的数据在整合过程中保持一致性和准确性。
7.数据转换：为了满足后续数据分析或数据挖掘的需求，有时需要对数据进行转换，如计算新的变量、将数据从一种形式转换为另一种形式(如将文本数据转换为数值数据)等。
总之，数据清洗的目的是通过一系列的技术手段和方法，提高数据的质量，确保数据的准确性和可用性，从而为后续的数据分析、数据挖掘或机器学习等工作奠定坚实的基础。