（１）准备。包括需求分析、信息环境分析、任务定义、方法定义、基本配置，以及基于以上工作获得数据清洗方案等。通过需求分析明确信息系统的数据清洗需求，通过信息环境分析明确数据所处的信息环境特点，任务定义要明确具体的数据清洗任务目标，方法定义确定合适的数据清洗方法，基本配置完成数据接口等的配置，要形成完整的数据清洗方案，并整理归档。
      （２）检测。包括检测必需的数据预处理，并进行相似重复记录、不完整记录、逻辑错误、异常数据等数据质量问题的检测，对检测结果进行统计，以获得全面的数据质量信息，并将相关信息整理归档。
      （３）定位。包括数据质量问题定位、数据追踪分析，并根据检测结果对数据质量进行评估，分析问题数据及修正的业务影响，分析产生数据质量问题的根本原因；进而确定数据质量问题性质及位置，给出数据修正方案，并将相关信息归档。根据定位分析情况，可能需要返回“检测”。
      （４）修正。在定位分析的基础上，对检测出的实例层数据质量问题进行修正，具体包括问题数据标记、不可用数据删除、重复记录合并、缺失数据估计与填充等，并对数据修正过程进行数据世系管理。
      （５）验证。验证修正后的数据与任务定义的符合性（用到部分检测操作），如果结果与任务目标不符合，则做进一步定位分析与修正，甚至返回“准备”中调整相应准备工作。

图１中的一般性系统框架ＰＤＬＭＶ根据用户要求，允许从不同的阶段开始，在不同的阶段停止，以完成不同的数据清洗任务，即ＰＤＬＭＶ是可定制的，并且各功能可单独完成。因此，ＰＤＬＭＶ是一个柔性的、可扩展的、交互性好的、松耦合的数据清洗框架。同时，由ＰＤＬＭＶ完成的数据处理过程，均可视为完整数据清洗过程。

【数据清洗】2012-数据清洗及其一般性系统框架