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La data cleaning è il processo di miglioramento della qualità di un dataset attraverso la rilevazione e la correzione di errori, incoerenze e imprecisioni. Include attività come rimuovere duplicati, gestire valori mancanti, correggere inserimenti errati, standardizzare i formati e garantire che i dati siano completi e coerenti. Dati puliti sono fondamentali per analisi accurate, insight affidabili e decisioni efficaci in business, ricerca e machine learning.