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。