数据筛选的主要目的是：找出所需要的某类数据。大数据环境下数据量快速的积累，要想分析出海量数据所蕴含的价值，筛选出有价值的数据十分重要。而数据筛选在整个数据处理流程中处于至关重要的地位。
数据的筛选在数学建模中占有很重要的地位。它是数学建模的第一步，我们只有得到好的数据才能保证得出的结果的真实性与准确性。而在实际的问题中我们遇到的数据量往往是巨大的。
为了保证我们所用的方法能够在原始数据的支持下得以实现，我们必须要对数据进行筛选，使得解决方法简单化。同时，我们又要保证筛选出来的数据具有代表性，使得到的结果更加准确与真实。应用到计算机行业数据筛选的最终目的就是为数据挖掘做准备。
数据筛选包括数据抽取、数据清理、数据加载三个部分。
目的
数据筛选的目的是为了提高之前收集存储的相关数据的可用性，更利于后期数据分析。
数据的价值在于其所能够反映的信息。然而在收集数据的时候，并没有能够完全考虑到未来的用途，在收集时只是尽可能的收集数据。
其次就是为了更深层次的获得数据所包含的信息，可能需要将不同的数据源汇总在一起，从中提取所需要的数据，然而这就需要解决可能出现的不同数据源中数据结构相异、相同数据不同名称或者不同表示等问题。
可以说，数据筛选的主要目的是找出所需要的某类数据；最终目的就是为数据挖掘做准备。
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