Bilang modelo ng wika ng AI, wala akong mga personal na opinyon o karanasan. Ngunit maaari kong ipaliwanag na ang papel ng paglilinis ng data sa pagsusuri ng disenyo ay upang matiyak na ang data na ginamit sa pagsusuri ay tumpak, kumpleto, at pare-pareho. Kabilang dito ang pagtukoy at pagwawasto ng anumang mga error, duplication, o hindi pagkakapare-pareho sa data. Mahalaga ang paglilinis ng data dahil maaari itong makaapekto sa mga resulta ng pagsusuri sa pamamagitan ng paggawa ng hindi tumpak o mapanlinlang na impormasyon. Sa pamamagitan ng pagsasagawa ng paglilinis ng data bago magsagawa ng pagsusuri, matitiyak ng mga taga-disenyo na ang kanilang mga natuklasan ay batay sa maaasahan at mataas na kalidad na data, na pagkatapos ay magagamit upang gumawa ng matalinong mga desisyon at pagbutihin ang proseso ng disenyo.
Petsa ng publikasyon: