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數據清洗是數據分析的一個重要環節，它通常包括以下幾個方面的工作：
缺失值處理：處理缺失值的常見方法包括刪除缺失值、插值、使用默認值等。
重復值處理：刪除重復值或將其合并。
異常值處理：判斷并處理異常值。
數據類型轉換：將不同數據類型的數據轉換為一致的數據類型。
數據格式化：將數據按照一定規則進行格式化，使其易于處理。
數據歸一化：將不同范圍的數據轉化到相同的范圍內，便于比較。
數據集成：將多個數據源的數據合并為一個數據集。
數據降維：將高維數據降到低維，以減少數據量。
數據離散化：將連續型數據轉換為離散型數據。
數據平滑：對數據進行平滑處理，使其更易于分析。
數據標準化：使數據服從正態分布或均勻分布。
特征選擇：選擇最重要的特征，去除無用特征，以減少數據量和提高分類精度。
以上是數據清洗的一些常見方法，具體采用哪些方法取決于數據的類型、特征和問題的需求。
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