数据清洗指的是对数据进行识别、处理、修复、删除、填充等操作，以消除数据中的异常、错误、不一致和重复等问题，提高数据质量和可用性。数据清洗是数据预处理的一个重要环节，通常是数据仓库和数据分析等应用场景的必要步骤。
底层原理方面，数据清洗通常包括以下几个步骤：
数据识别：识别数据中的异常、错误、不一致和重复等问题。这个过程通常需要依靠数据规则、约束条件和统计分析等手段来进行识别和检测。
数据处理：对识别出的数据问题进行处理，包括删除、修复、替换、合并、拆分等操作。这个过程通常需要依靠数据质量工具、自动化脚本和人工干预等手段来进行处理。
数据质量评估：评估清洗后的数据质量，包括数据完整性、一致性、准确性、有效性等方面。这个过程通常需要依靠数据质量指标、标准和报告等手段来进行评估。
数据清洗的目的是提高数据质量和可用性，以便支持决策和分析等业务需求。数据清洗涉及到多个方面，包括数据规则、统计分析、自动化脚本、人工干预等。不同的清洗手段适用于不同的数据问题和数据场景。
