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数据清洗是指在数据分析和挖掘过程中，对数据进行检查、修正和删除，使其符合要求和标准的过程。以下是数据清洗中常用的方法：
缺失值处理：对缺失值进行填充或删除。
异常值处理：对异常值进行识别、删除或修正。
重复值处理：对重复数据进行删除或合并。
数据类型转换：将不同数据类型进行转换，如将字符型转为数值型。
数据格式转换：将数据从一种格式转换成另一种格式。
数据标准化：对数据进行标准化处理，使得数据具有可比性。
数据归一化：将数据按照一定比例缩放到相同的范围内。
数据采样：对数据进行采样处理，以降低数据量和复杂度。
数据平滑：对数据进行平滑处理，使其更加平滑和易于分析。
数据聚合：将数据按照某种规则进行合并和聚合。
数据分割：将数据按照一定的规则进行分割和划分。
数据去噪：对数据进行去噪处理，去掉其中的干扰信号。
以上是常见的数据清洗方法，根据不同的数据分析任务和数据特征，还有其他的数据清洗方法可以使用。
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