تکنیک اول در پاکسازی داده این است که داده های تکراری و بی ربط را حذف کنید. داده های تکراری نتیجه‌ی ثبت اطلاعات در بخش‌های مختلف دیتا‌بیس می‌باشد و شما می‌توانید با ادغام بخش‌های مربوطه و حذف اطلاعات تکراری، نسبت به پاکسازی داده ها اقدام کنید. حذف داده های بی ربط از پایگاه داده تجزیه و تحلیل را آسان‌تر کرده و شما را به هدف اصلی نزدیک‌تر می‌کند، بدین ترتیب داده‌ها به حداقل می‌رسد و کنترل آن راحت‌تر می‌شود.

 تکنیک دوم برطرف کردن خطا های ساختاری می باشد، خطا های ساختاری شامل اشتباه تایپی و نام‌گذاری اشتباه است. برای تعیین اعتبار مجموعه داده لازم است که داده های پرت از پایگاه داده فیلتر شود. داده ی پرت، داده‌ای است که به صورت منطقی توجیهی برای آن وجود ندارد. برای مثال کودکی که هشت ساله است نمی‌تواند دارای مدرک لیسانس باشد و به نوعی اطلاعات فوق داده پرت است.

تکنیک سوم در پاکسازی داده رسیدگی به متغیر‌هایی می‌باشد که هیچ مقداری برای آن ها ثبت نشده است. در این گونه موارد، یا باید این دسته از متغیر‌ها را نادیده بگیرید و یا این‌که مقادیر آن‌ها را بر اساس، سایر متغیر‌‌ها وارد کنید. البته وارد کردن اطلاعات از روی پیش‌فرض‌ها، موجب اختلال در یکپارچگی داده ها می‌شود. به این دلیل متغیر‌های خالی نادیده گرفته می‌شوند؛ که اکثر الگوریتم‌ها مقادیر گم شده را نپذیرفته و اجرا نمی‌شوند.

در انتها باید داده‌های موجود در دیتا‌بیس را اعتبار‌سنجی کرده و از کیفیت داده‌ها اطمینان حاصل کنید. در این بخش باید به چندین سوال در رابطه با مجموعه داده‌های موجود در دیتا‌بیس پاسخ دهید. آیا داده‌ها منطقی هستند؟ آیا داده‌های موجود در دیتا‌بیس از قوانین پیروی می‌کنند؟ آیا داده‌ها در روند شکل‌گیری نظریه‌های بعدی کمک می‌کنند؟ پاسخ به سوالات فوق می‌تواند میزان کیفیت داده‌ها را تعیین کند.