在信息化时代，数据显得尤为重要，从虚拟的互联网文本数据、多媒体数据、社交数据到现实中的工业数据如机器设备数据，生产过程数据、传感器数据等。

然而，我们能够直接获得的这些数据，也就是原始数据，往往难以满足我们的使用要求，究其原因，是因为这些数据的”质量”不过关。

对数据”质量”的研究，主要是从数据的准确性和完整性两个方面进行判断[1]。

准确性包括对于数据是否正确反映生产过程状况、是否合乎实际的判断，对于数据是否有错误，计算是否正确的判断等。

完整性包括对于数据是否有缺失，所测量的项目是否齐全的判断等。

判断数据准确性的方法主要有逻辑检查和计算检查。

逻辑检查主要判断数据是否合乎逻辑，内容是否合理，各数据之间是否有互相矛盾的现象等，该方法较适合对定性的数据进行判断。

数据预处理的主要过程包括四个方面：准确性审核，适用性审核，及时性审核，一致性审核。

其中，准确性审核主要是从数据的真实性与精确性角度检查资料，其审核的重点是检查调查过程中所发生的误差。

适用性审核主要是根据数据的用途，检查数据解释说明问题的程度。