脏数据（Dirty Data）是指 不正确、不完整、不一致或重复的数据。这些数据可能包括以下几种情况：
错误值：
数据中包含错误的值，例如日期、时间、数值等格式不正确。
重复值：
数据集中存在完全相同或近似相同的记录。
不一致值：
数据在不同系统或表中存在冲突或不一致的情况。
空值：
数据中存在缺失或未定义的值。
非法值：
数据格式不符合预期，例如字符串中包含非法字符。
不规范编码：
数据编码不符合标准，导致解析困难或错误。
含糊业务逻辑：
数据中包含模糊或不明确的业务逻辑，使得数据难以理解和应用。
脏数据的存在会对数据分析、处理和使用产生负面影响，例如导致错误的决策、误导性的报告和不准确的统计信息。因此，数据清洗和预处理是确保数据质量的重要步骤，旨在识别和纠正脏数据，从而提高数据集的准确性和可靠性。