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　　一般數據清洗的常見流程：

　　1. 數據導入：將原始數據導入到數據分析環境中，如Python、R或SQL數據庫。

　　2. 數據評估：對數據進行初步評估，包括查看數據的結構、數據類型、缺失值、異常值、重復值等。

　　3. 處理缺失值：處理缺失值是數據清洗的重要部分?？梢赃x擇刪除包含缺失值的行、列，或者采用填充、插值等方法來填補缺失值。

　　4. 處理異常值：異常值是指與其他數據點顯著不同的值?？梢酝ㄟ^定義閾值或使用統計方法(如標準差)來識別和處理異常值。

　　5. 數據轉換：根據需求，進行數據類型轉換、單位轉換、數據格式調整等操作，以確保數據的一致性和可用性。

　　6. 處理重復值：檢測和處理數據中的重復值，可以根據唯一標識符進行去重操作，或者根據其他字段的相似性進行合并。

　　7. 數據規范化：對數據進行規范化，以消除數據中的不一致性。例如，將大小寫統一、去除空格、修正拼寫錯誤等。

　　8. 數據集成：在需要整合多個數據源的情況下，進行數據集成操作，確保數據之間的一致性和可連接性。

　　9. 數據驗證：對清洗后的數據進行驗證，確保數據符合預期的規則、格式和范圍，確保數據的準確性和可靠性。

　　10. 數據保存：將清洗后的數據保存到新的文件、數據庫表或數據集中，以備后續分析和使用。