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随着互联网的不断发展，各个行业都累积了许多不同类型的数据，而准确的数据应用能够大大提高企业营销活动的准确性，今天我们就一起来了解一下，数据清洗的重要性与常用工具类型。
数据质量低的主要原因是数据库中存在脏数据，数据输入错误。不同来源数据引起的不同表示方法和数据之间的不一致是脏数据的原因。因此，在进行数据分析之前，我们应该先进行数据清洗。数据清洗是一个收集和分析数据、重新审查和验证数据的过程。其目的是处理不同类型的数据，如缺失、异常、重复和非法，以确保数据的准确性、完整性、一致性、有效性和独特性。
Excel是许多数据相关从业者的主要分析工具。它可以处理各种数据。统计分析和辅助决策操作。如果不考虑性能和数据量，可以处理大部分数据相关的处理工作。
Python语言简洁、易读、可扩展。它是一种面向对象的动态语言。它初被设计用来编写自动化脚本。它越来越多地被用来开发独立的大型项目，因为版本不断更新，语言新功能也在增加。
VBA主要用于扩展Windows的应用功能，也可以说是应用程序视觉化的Basic脚本。VBA可以使现有的应用程序自动化，并通过自定义创建解决问题的方案。
Pycharm是一种PythonIDE集成开发环境，有一整套工具，可以帮助用户在使用Python语言开发时提高效率，如调试、语法亮点、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制等。
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