本发明涉及一种数据清洗与质量评价方法，包括如下步骤：(1)基于营销业务系统的用电信息采集系统内海量的用电数据；(2)采用机器学习算法对采集的海量用电数据进行识别分析，按不同的客户群体根据其用电数据，分别构建数据稀疏矩阵；(3)利用相应的规则对筛选出的异常用户信息进行处理，通过所建立的分类模型评估各项规则对处理结果的影响度，以此来评估各项规则的有效性。本发明通过用电采集数据和营销业务数据，从运行时间、终端应用等方面开展大数据分析，以效果评估及优化实现闭环改进，为业务系统实用化评价提供辅助支撑。