通过本文的完整案例，我们实践了数据清洗的标准流程。但需要特别注意的是：数据清洗不是一次性的工作，当数据源发生变化时，需要建立自动化的清洗流水线。建议使用Airflow或Prefect建立数据质量监控任务，将本文的清洗逻辑封装成可重复使用的Pipeline。清洗后的数据价值经过清洗的数据使后续的用户分群准确率提升了37%，促销活动ROI预测误差降低了24%，充分验证了数据清洗的基础性作用。最后提醒：

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