专业清和分数清是两种常见的清洗数据的方法，它们有一些区别。
专业清是指对数据进行人工审核和处理，以确保数据的准确性和完整性。这种方法通常需要专业人员对数据进行筛选、去重、纠错等操作。例如，在一个销售订单数据集中，专业清可以包括以下步骤：
- 人工审核订单数据，删除重复的订单记录；
- 检查每个订单的各个字段，如商品数量、价格、地址等，确保数据的准确性；
- 根据业务规则对数据进行验证，如检查商品数量是否超出库存；
- 进行数据纠错，比如修复错误的命名、缺失的数据或其他不一致的问题。
分数清是指通过计算数据的质量分数来判断数据的可靠性和准确性。这种方法一般使用算法或模型来评估数据质量，根据得分高低决定是否保留或清理数据。例如，在一个用户评论数据集中，可以利用自然语言处理模型计算出每条评论的情感分数，根据分数高低判断评论的可靠性。具体步骤可能包括：
- 使用情感分析模型对评论进行情感分析，计算每条评论的情感得分；
- 根据得分高低判断评论的情感极性，如正面、中性或负面；
- 基于阈值或其他规则，筛选出符合要求的评论并保留，删除低分或不符合要求的评论。
总体来说，专业清注重人工判断和处理，需要专业知识和经验；而分数清则更依赖于算法和模型，通过评估数据的分数来决定数据的可靠性。不同的数据清洗方法适用于不同的场景和需求。
