فحص القيم المفقودة والتعامل معها بطريقة مناسبة لطبيعة البيانات.

اكتشاف وإزالة السجلات المكررة التي قد تؤثر على جودة البيانات.

مراجعة أنواع البيانات وتصحيحها عند الحاجة، مثل تحويل الأعمدة إلى أنواع مناسبة مثل Numeric, Date أو String.

اكتشاف القيم غير المنطقية أو غير المتناسقة والتعامل معها حسب طبيعة الـDataset.

توحيد تنسيقات التواريخ، النصوص، والوحدات والقيم المختلفة داخل الأعمدة عند الحاجة.

فحص البيانات لاكتشاف ال Outliers التي قد تؤثر على جودة البيانات، مع التعامل معها وفقًا لطبيعة البيانات.

تنظيم أسماء الأعمدة ومعالجة المسافات الزائدة والاختلافات في كتابة القيم النصية.

تنظيم الـDataset النهائية بحيث تكون أكثر وضوحًا وجاهزية للخطوات التالية مثل التحليل والتصور البصري.

نسخة منظمة من ملف البيانات بعد تنفيذ عمليات التنظيف المتفق عليها.

معالجة المشكلات الموجودة في البيانات مثل التكرارات والقيم المفقودة والتنسيقات غير الصحيحة حسب طبيعة الملف.

تنظيم البيانات وتجهيزها لتصبح أكثر وضوحًا وجاهزية للانتقال إلى مراحل التحليل والتصور البصري.