数据清洗：是指对原始数据进行预处理，包括去重、去噪、填充缺失值、处理异常值等操作，以提高数据的质量和可用性，保证分析和挖掘的可靠性。数据清洗是数据处理的基本步骤，也是数据分析和数据挖掘的前提。
数据分析：是指利用统计学和数据科学技术对数据进行分析和解释，以发现数据中的规律、趋势和关系，从而提供决策支持和业务洞察。数据分析通常使用描述性统计学、推断性统计学、数据可视化等方法，可以对特定的问题进行分析。
数据挖掘：是指通过应用机器学习、人工智能、模式识别等技术，从大量数据中自动发现隐藏在其中的模式、规律和关联性，以获得深入的业务洞察和决策支持。数据挖掘通常涉及数据预处理、特征选择、模型构建、模型评估等环节。
可以看出，数据清洗是数据处理的基础，数据分析和数据挖掘则是在清洗后对数据进行进一步的处理和分析，从而获取更加深入的结论。
而数据分析与数据挖掘的主要区别有：
1. 目标不同：数据分析的目标是从数据中获取对目标问题的洞察和解释，而数据挖掘则是寻找隐含的、未知的模式和关联，用于预测和决策支持。
2. 数据量不同：数据分析通常对少量的数据进行分析，而数据挖掘则需要处理大量的数据，甚至需要进行分布式计算。
3. 计算技术不同：数据分析通常使用传统的统计学和数据处理技术，例如基于假设检验的方法，而数据挖掘则需要使用机器学习、人工智能、神经网络等计算技术。
4. 应用领域不同：数据分析主要应用于业务分析、市场研究、金融分析等领域，而数据挖掘则广泛应用于推荐系统、生产制造、医疗保健等领域。
