错。 **解析**： 数据净化（Data Cleaning）是一个更广泛的过程，不仅包括数据的一致性检查（如字段格式、逻辑矛盾等），还涵盖以下关键步骤： 1. **缺失值处理**（填充、删除或插值） 2. **异常值检测与修正**（如统计方法或业务规则过滤） 3. **重复数据去除**（基于唯一标识符或相似性匹配） 4. **格式标准化**（如日期、单位、编码的统一） 5. **数据转换**（如分箱、归一化、编码转换） 6. **错误值修正**（如拼写错误、逻辑错误） **一致性检查**仅是数据质量验证的一部分，属于数据净化的子任务。因此，将数据净化仅定义为一致性检查是不全面的。
