大数据时代，数据价值的挖掘依赖于数据清洗、分析、建模与可视化。数据中常存在“脏数据”，如不完整、不规范或不准确的数据。数据清洗旨在去除这些不合规数据，确保数据质量。清洗方法包括：
一致性检查： 检查数据是否符合合理范围及逻辑关系，如年龄、体重等不能出现负值。使用软件如SPAA、SAS或Excel识别异常数据。
处理无效值与缺失值： 常用方法有估算、整例删除、变量删除与成对删除。估算时，用样本均值、中位数或众数替换；整例删除适用于关键变量情况；变量删除针对无效值较多、不重要变量；成对删除保留完整样本，计算时仅用有完整答案的数据。
数据清洗原理： 利用数据仓库、数理统计、数据挖掘或预定义规则，将“脏数据”转换为满足要求的数据。预定义规则通过大数据算法实现；数理统计清洗通过程序清洗，适用于无监督学习中的聚类，但清理过程需反复调整。
数据清洗流程： 包括数据预处理、缺失值清洗、格式与内容清洗、逻辑错误清洗及关联性验证。预处理选择处理工具，查看元数据与数据特征；缺失值清洗确定范围、删除字段、填充内容及重新获取数据；格式与内容清洗处理显示格式不一致、字符错误与内容不符；逻辑错误清洗包括数据去重、去掉不合理数值及不可靠字段；关联性验证通过多数据源关联性选择准确特征。
数据清洗工具： OpenRefine、DataCleaner、Kettle与Beeload。OpenRefine具有数据画像、清洗、转换功能，易于操作；DataCleaner适用于分析、比较、验证及监控数据，转换数据集为可视化格式；Kettle作为ETL工具，支持图形化设计，开源免费；Beeload支持主流数据接口，用于数据抽取、转换与装载。
实战操作： 以水利局输沙率文件为例，使用OpenRefine进行数据导入、查看、清洗与导出。启动程序，选择文件导入，启动数据记录显示界面，对数据进行清洗与转换。通过过滤、查询、编辑与导出实现数据处理。Excel中，进行数据验证与无效数据圈注，删除重复值以清除无效数据。