数据处理通常分为两大类：数据清洗和数据分析。
数据清洗是处理原始数据的预处理过程，它包括识别、纠正、填充缺失值、消除重复项、标准化或归一化等操作。这一过程对于后续的数据分析至关重要，因为它确保了数据的质量，使得分析结果更加准确可靠。数据清洗的目的是提高数据质量，为后续的数据分析打下坚实的基础。
数据分析则是对清洗后的数据进行深入挖掘和研究的过程。它包括描述性统计分析、探索性数据分析、假设检验、回归分析、聚类分析、关联规则挖掘、分类与预测等方法。数据分析的目标是从数据中提取有价值的信息，发现数据中的规律和趋势，从而为企业决策提供依据。数据分析的结果可以用于优化业务流程、改进产品设计、提高产品质量、降低运营成本等。
在实际应用中，数据清洗和数据分析往往是相互关联的。在进行数据分析之前，需要先进行数据清洗，以确保数据的质量；而在数据分析过程中，也需要不断地对数据进行清洗，以适应新的数据源和分析需求。因此，数据清洗和数据分析是相辅相成的，它们共同构成了一个完整的数据处理流程。
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