数据清洗：数据清洗作为数据预处理中的一个步骤，主要用于处理由于数据仓库中数据不完整、数据噪声以及数据不一致导致的问题。
有人可能质疑，为什么要对数据进行清洗？忽略那些出问题的数据不行吗？当然，视而不见确是一种应对策略，但作为数据挖掘中的一环，没有高质量的数据又谈何挖掘的可信性。为此，对于数据数据挖掘来说，数据的清洗大有必要。
对于数据缺失可以简单理解为感兴趣的数据没有值，对于这种情形，常见的处理方法有以下几种方式：
1.忽略该记录；
2.手动填写空缺记录；
3.使用全局默认值；
4.使用属性均值来填充记录；
5.使用同类样本的均值填充记录（多用于具有分类性质的情况中）；
6.使用预测值（例如采用回归、构建决策树进行推断等方式来预测可能值）；
对于数据噪声可以理解为数据中存在错误或者数据偏离期望值，‘即：测量过程中测量值相对于真实值产生的偏差或错误。去除噪声主要有以下三种方法：
1.分箱：所谓分箱就是对原始数据进行分组，然后对每一组内的数据进行平滑处理。常见的分箱的方式主要有等深分箱（每组数据一样多）、等宽分箱（每组区间长度一样）、用户自定义、最小熵（各分组内的数据具有最小熵，即：最小的不确定性）；而平滑的方式主要有均值平滑（用组内均值来代替组内每个元素）、中间值平滑（用组内中间值来代替组内每个元素）、边界平滑（用组内离得较近的边界值来代替组内元素）；
2.回归：回归的方法通过对数据进行拟合发现匹配数据的曲线（线性回归）或者面（多线性回归）即拟合函数，进而通过拟合函数对数据进行平滑处理；
3.聚类：聚类将具有相同值的项分在一个Cluster里面，这样就可以很容易得到Outliers。
对于许多平滑方法来说，同样适用于数据规约。例如可以通过分箱的方法可以削减属性的值空间；反之，数据离散化的方法例如概念分层同样可以用于数据平滑处理。
对于数据不一致主要由于数据源不一致导致数据内涵不一致。