数据清洗是适配模型训练目标的系统性工程，需任务导向界定清洗边界、分层处理混合数据、代码化封装操作、留痕式抽检验证。
数据清洗不是“把脏数据删掉”那么简单，而是让数据真正适配模型训练目标的系统性工程。核心不在工具多炫，而在每一步都清楚“为什么这样洗”。
同一份原始数据，在文本分类、NER、机器翻译任务中要清洗的内容完全不同。比如做情感分析时，表情符号和网络缩写（如“yyds”）可能携带强情感信号，应保留甚至标准化；但做法律文书摘要时，这些就得剔除或替换为中性表达。
真实项目中，数据常是表格字段+附件文本+日志片段的混合体。不能只用pandas或只跑正则——得按数据形态分层处理：
手动在notebook里点几次dropna、replace，看似快，但无法回溯、无法批量、无法交接。关键动作必须代码化、参数化、版本化：
清洗效果不能只信指标。必须保留原始→清洗→增强的完整链路，并设计抽检闭环：
基本上就这些。数据清洗不是前置准备步骤，它本身就是建模的一部分——洗得越懂业务、越贴任务、越留痕迹，后面调参、上线、迭代就越省力。
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