脏数据指数据仓库中不符合质量要求的数据集合，主要表现为数据不一致、无效值、缺失值等情形。根据山东省大数据局发布的定义，其具体可分为不完整数据、错误数据和重复数据三大类。在数据处理过程中，脏数据需通过数据清洗流程进行过滤或修正，典型处理方法包括追踪丢失值、删除格式错误等操作。在数据库操作场景中，这类数据可能因并发事务未被提交而产生临时值残留现象。

脏数据在电子与信息技术领域特指存在质量缺陷的数据集合，其核心判定标准包括：不符合预设数据格式、超出有效取值范围、编码规范缺失等情况。典型特征表现为字段异常（如无效日期格式）、逻辑矛盾（如年龄超过生理极限值）和不完整的数据三类形态。

传感器采集误差、数据传输丢包、人工录入失误等场景。2018年机器学习调查显示，AI领域的研究员要梳理数以万计条目的数据集，追踪丢失的值，删除任何的格式错误。

数据清洗作为核心处理流程，需按照以下步骤实施：

2019年行业规范要求，对错误数据则依据业务规则进行数值修正或标记隔离。

未处理的脏数据会导致数据分析结果偏差，例如医疗数据库中错误的血压计量单位（mmHg与kPa混淆）可能引发诊疗隐患。主要技术挑战包括复杂数据源的异构性治理、实时流数据质量问题动态检测等。根据2019年行业研究，数据清洗环节通常占据大数据项目30%-50%的时间成本。