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数据清洗是数据分析的一个重要环节，它通常包括以下几个方面的工作：
缺失值处理：处理缺失值的常见方法包括删除缺失值、插值、使用默认值等。
重复值处理：删除重复值或将其合并。
异常值处理：判断并处理异常值。
数据类型转换：将不同数据类型的数据转换为一致的数据类型。
数据格式化：将数据按照一定规则进行格式化，使其易于处理。
数据归一化：将不同范围的数据转化到相同的范围内，便于比较。
数据集成：将多个数据源的数据合并为一个数据集。
数据降维：将高维数据降到低维，以减少数据量。
数据离散化：将连续型数据转换为离散型数据。
数据平滑：对数据进行平滑处理，使其更易于分析。
数据标准化：使数据服从正态分布或均匀分布。
特征选择：选择最重要的特征，去除无用特征，以减少数据量和提高分类精度。
以上是数据清洗的一些常见方法，具体采用哪些方法取决于数据的类型、特征和问题的需求。
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