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數據清洗是指在數據分析和挖掘過程中，對數據進行檢查、修正和刪除，使其符合要求和標準的過程。以下是數據清洗中常用的方法：
缺失值處理：對缺失值進行填充或刪除。
異常值處理：對異常值進行識別、刪除或修正。
重復值處理：對重復數據進行刪除或合并。
數據類型轉換：將不同數據類型進行轉換，如將字符型轉為數值型。
數據格式轉換：將數據從一種格式轉換成另一種格式。
數據標準化：對數據進行標準化處理，使得數據具有可比性。
數據歸一化：將數據按照一定比例縮放到相同的范圍內。
數據采樣：對數據進行采樣處理，以降低數據量和復雜度。
數據平滑：對數據進行平滑處理，使其更加平滑和易于分析。
數據聚合：將數據按照某種規則進行合并和聚合。
數據分割：將數據按照一定的規則進行分割和劃分。
數據去噪：對數據進行去噪處理，去掉其中的干擾信號。
以上是常見的數據清洗方法，根據不同的數據分析任務和數據特征，還有其他的數據清洗方法可以使用。
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