Очистка данных от лишних пробелов перед анализом важна, потому что они могут исказить результаты анализа. 13

Например, в одной колонке может появиться несколько вариантов написания одного и того же города — Санкт-Петербург, Санкт Петербург. 5 Для компьютера это два разных значения, а значит, когда начнут агрегировать данные, для этого города получится два фильтра. 5

Также очистка данных от лишних пробелов помогает гарантировать точность и достоверность анализируемой информации. 2 Благодаря точным и достоверным данным анализ соотносится с реальностью и помогает выбрать правильные варианты. 2

Кроме того, очистка данных — важный этап машинного обучения. 3 Если модель обучить на неочищенных данных, она просто не будет нормально работать и станет выдавать неадекватные результаты. 3