与干净、结构良好的数据集不同，混乱的数据通常是不完整的、不一致的或格式糟糕的。
这类数据在实践中极为常见，因为它来自多个来源，而且并非总是为了分析而收集。因此，处理杂乱的数据成为任何数据分析流程中至关重要的第一步。在提取有意义的洞见之前，必须仔细地清洗、整理和验证数据。
因此，掌握如何识别和管理杂乱数据是一项至关重要的技能。它不仅能提高分析的可靠性，还能确保从数据中得出的结论准确可信。
