文章指出，常规数据清洗只能发现空值、重复行和类型错误，却漏掉四类“静默错误”：实体重复（写法不同但实为同一对象）、数值合法却不合理（如214岁客户）、时间戳泄漏（特征含未来信息）、幸存者偏差（分母已剔除失败样本）。这些错误会污染模型和报表。作者建议建立业务感知的校验层：规范化身份去重、按业务规则和同群分布检查数值、用严格时间不等式连接特征、在每个筛选步骤记录行数并预警。