一般数据清洗的常见流程：

　　1. 数据导入：将原始数据导入到数据分析环境中，如Python、R或SQL数据库。

　　2. 数据评估：对数据进行初步评估，包括查看数据的结构、数据类型、缺失值、异常值、重复值等。

　　3. 处理缺失值：处理缺失值是数据清洗的重要部分。可以选择删除包含缺失值的行、列，或者采用填充、插值等方法来填补缺失值。

　　4. 处理异常值：异常值是指与其他数据点显著不同的值。可以通过定义阈值或使用统计方法(如标准差)来识别和处理异常值。

　　5. 数据转换：根据需求，进行数据类型转换、单位转换、数据格式调整等操作，以确保数据的一致性和可用性。

　　6. 处理重复值：检测和处理数据中的重复值，可以根据唯一标识符进行去重操作，或者根据其他字段的相似性进行合并。

　　7. 数据规范化：对数据进行规范化，以消除数据中的不一致性。例如，将大小写统一、去除空格、修正拼写错误等。

　　8. 数据集成：在需要整合多个数据源的情况下，进行数据集成操作，确保数据之间的一致性和可连接性。

　　9. 数据验证：对清洗后的数据进行验证，确保数据符合预期的规则、格式和范围，确保数据的准确性和可靠性。

　　10. 数据保存：将清洗后的数据保存到新的文件、数据库表或数据集中，以备后续分析和使用。