去除重复值。检查数据中是否有重复的记录，如果发现重复记录，则将其删除。
缺失值处理。检查数据集中是否存在缺失值，并根据具体情况进行处理。这可能包括删除含有缺失值的记录，使用统计值（如平均值、中位数）进行插补，或者通过其他方法进行填充。
异常值处理。识别数据集中与其余数据明显不同的极端值，并采取适当的处理方法，如删除、替换、修剪或通过统计方法（如中位数替换）进行平滑处理。
数据类型转换。将不同类型的数据转换为统一的标准格式，例如将字符串转换为数值型或日期型数据。
数据标准化。将数据转换为具有相同均值和方差的分布，以便于比较和分析。
数据格式统一。对数据进行统一的格式规范，确保数据的一致性。
去除异常字符和文本处理。去除文本中的无用字符、特殊符号，并进行分词、词性标注等处理
数据归一化。将数据缩放到相同的范围，以避免不同量级的数据对分析的影响。
数据集成。包括属性合并和记录合并，以提高数据的质量和可用性。
数据采样。在数据量过大时，进行数据采样以降低数据的规模，便于分析和处理。
这些方法的选择取决于具体的数据集和分析需求。
