数据清洗是处理大数据时不可或缺的步骤,直接影响后续分析和挖掘的准确性。这一资源提供了一个实践平台,帮助个人学习和掌握数据清洗的技术和方法。在ETL过程中的“Transform”环节,数据清洗包括数据质量检查、异常值处理、缺失值填充、重复值检测和修正等任务。数据库如MySQL、Oracle等常被用作数据源或存储。在大数据环境下,数据清洗需要高效精确的算法和技术,以应对数据复杂性。教材数据文件压缩包内的案例数据集可模拟真实数据清洗场景,支持CSV、Excel和JSON格式,用于实践数据预处理和SQL查询清洗。