数据清理和数据清洗哪个好

数据清洗好。时间：2023年。地点：全国。具体数字：95%的数据问题需要清洗。吐槽：数据清理听起来像洗不干净，数据清洗才是真本事。

那年，我坐在电脑前，眼看着成堆的表格数据，头都大了。那时候，我刚加入了一家大数据分析公司，老板交给我一个任务，说是要我把这堆乱糟糟的数据给理顺了。我心想，这数据清洗嘛，也就是整理整理格式，删除一些明显错误的数据，应该不难。
我埋头苦干，把明显错误的数据都标记出来，然后删除。可是，删完一看，好像还缺点什么。突然，我想起以前看过的一个案例，说是某个数据分析公司因为数据清洗不当，导致一个项目失误，损失了好几百万。我心里一紧，连忙上网查了查数据清理和数据清洗的区别。
一番搜索后，我明白了。数据清洗更侧重于对错误数据进行纠正和补充，比如日期格式不对、数据缺失、重复记录等等。而数据清理则更宏观一些，它不仅包括清洗，还包括数据整合、数据抽取、数据转换等等，是一个更为全面的流程。
于是，我又回头去检查那些看似没问题，但实际上可能存在潜在错误的数据。花了整整一个星期，我才把这些数据整理得规规矩矩。那天，老板看到整理好的数据，连连点头，夸我做事认真。
等等，我还突然想到个事。现在数据这么重要，感觉不管是什么行业，数据人才都挺抢手的。不过，话说回来，这个“数据人才”究竟是什么概念？是要精通算法吗？还是要能洞察数据背后的规律？说到底，我还是得多学点东西。
时间：2022年 地点：一家大数据分析公司 具体数字：我整理了上万条数据，花了整整一个星期时间。