网络数据库的数据清理和整理是非常重要的，它可以帮助管理者更好地利用数据进行决策和分析。首先，数据清理包括识别和纠正数据库中的错误、不完整和不准确的数据。具体的方法包括使用数据清洗工具和算法来识别和修复错误数据，比如去重、纠正格式错误、填充缺失值等。其次，数据整理包括对数据进行重新组织和转换，以便于进行分析和挖掘。这包括数据的格式转换、字段拆分合并、数据聚合等操作。最后，需要建立一套数据清理和整理的流程和规范，确保未来新数据的及时清理和整理工作。
在实际操作中，可以采用以下方法进行网络数据库的数据清理和整理：
使用数据清洗工具，如OpenRefine、Trifacta等，对数据进行批量清洗和整理。建立数据清理和整理的标准操作流程，包括数据质量评估、清洗方法、整理规范等。制定数据清洗和整理的时间表，定期对数据库进行清理和整理工作，确保数据的及时更新和准确性。建立数据清洗和整理的责任人，确保清洗和整理工作的落实和执行。举个例子，某电商公司的销售数据中存在大量重复订单的情况，通过数据清洗工具的去重功能，可以快速识别和删除重复订单，从而提高数据的准确性和分析的准确性。