随着近年来互联网技术的高速发展，巨量数据也在不断增多，而要有效处理和利用这些巨量数据，就必须要掌握数据清洗与数据挖掘这两门重要技术。
数据清洗是将外部导入的原始数据转化为有价值的可以供挖掘分析的数据的过程，它来源于实际检测与采集的数据，所以可能很容易污染，可能质量很低，因此数据清洗就是在数据预处理阶段，对其进行质量有效控制，以准确分析数据的重要程序，它是挖掘与分析之前的第一步。一般来讲，数据清洗主要包括数据标准化、数据缩放与正则化等三个步骤，用于把原始数据处理后变得符合相应数据分析要求。
数据挖掘是一种通过分析大规模数据的方法，以发现有用、未知的知识结构，尤其指从大量无结构的关联数据中抽取新的信息和关联关系的过程，用于支持决策过程，提高已有的决策以及发掘出新的经营策略等。数据挖掘通常可以通过关联规则、聚类分析、过滤技术、序列模式发现、关联分类等技术将实际业务整理出更为完整、可直观的模型，从而为企业的战略业务决策提供支持。
总之，数据清洗与数据挖掘是现代特别是大数据时代互联网学习者必备的重要技术，也是实现较高精度的分析结果的关键所在。可以说，要想成为一名出色的互联网从业者，数据清洗与数据挖掘这两项技术就是不可或缺的两个技能。
