在数据仓库的ETL全流程中，数据清洗是保障数据质量的核心环节，主要用于处理各类“脏数据”，包括数据不一致、缺失、异常、重复、格式混乱等情况，除了修正略微不一致的数据外，常见处理操作还包含补全缺失信息、剔除无效异常值、去除重复记录、完成数据一致性校验等。需要注意的是，数据清洗与ETL其他环节功能明确区分，数据抽取仅负责从各类源系统提取原始数据，不涉及数据修正；数据转换侧重对数据的格式、编码、统计口径进行统一调整与汇总；数据装载则是将经清洗、转换后的合规数据写入数据仓库或数据集市，各环节协同作用，为后续数据挖掘、业务分析等工作提供可靠的数据基础。