数据抽取是数据清洗过程中的重要环节，主要任务是从不同数据源中提取所需的数据。这一步骤通常涉及从数据库、文件、API接口或网页等多种来源获取数据，并将其转换为适合后续处理的格式。数据抽取的关键在于确保数据的完整性和准确性，同时兼顾效率。常见的数据抽取方法包括全量抽取、增量抽取和变化数据捕获（CDC）。全量抽取适用于数据量较小或首次抽取的场景；增量抽取则针对数据变化频繁的情况，只抽取新增或修改的数据；变化数据捕获通过日志或触发器实时捕捉数据变动。在实际操作中，需要根据数据源特点、数据量和业务需求选择合适的方法。数据抽取的质量直接影响后续清洗和分析的效果，因此需要特别注意数据的一致性和时效性。
