数据清洗是指对数据进行预处理和清理，以消除数据中的错误、缺失、异常值等问题的过程。数据清洗是数据分析和机器学习的重要前置步骤，其目的是提高数据的质量和可靠性，从而使得后续的数据分析和机器学习的结果更加准确和可靠。

数据清洗的步骤通常包括以下几个方面：

1. 缺失值处理：处理缺失值，可以通过删除缺失值、填充缺失值（使用平均值、中位数、众数等来填充）或者插值法（使用邻近点的值进行插值）等方式进行处理。
2. 异常值处理：识别和删除异常值，可以通过箱线图、Z-score、聚类等方法来识别异常值，并对其进行删除或替换。
3. 重复值处理：去除重复值，可以通过删除重复行、保留最早或最近的记录、聚类等方法进行处理。
4. 格式处理：将数据格式化为统一的格式，例如将日期格式统一为同一种格式。
5. 统一命名规范：将数据按照统一的命名规范进行重新命名，以便于后续的数据分析和处理。
6. 数据类型转换：将数据类型转换为适合数据分析和机器学习的类型，例如将字符串类型转换为数值类型。

总之，数据清洗是数据分析和机器学习的重要前置步骤，其目的是提高数据的质量和可靠性，从而使得后续的数据分析和机器学习的结果更加准确和可靠。