在数据清洗过程中，处理大量重复数据通常涉及以下几个步骤：
1. 识别重复项：需要使用工具或编写脚本来识别数据集中存在的重复记录。在数据库中，可以使用SQL查询中的`GROUP BY`和`HAVING`子句来查找重复项。而在数据处理工具如Pandas中，可以通过比较列值来识别重复的行。
2. 分析重复数据：在确认了哪些是重复数据后，需要分析这些数据以确定它们是否确实需要被删除。有时候，重复的数据可能是由于数据收集过程中的错误造成的，但也有可能是合法的数据录入，比如来自不同来源的同一实体的数据。
3. 选择处理方法：根据重复数据的性质和业务需求，选择合适的处理方法。如果确定某些重复数据是不必要的，可以选择删除它们。在某些情况下，可能需要合并重复记录中的信息，或者选择一个最完整的记录作为保留项。
4. 执行去重操作：在确定了处理方法后，执行去重操作。如果是在数据库中，可以使用`DELETE`语句配合`JOIN`条件来删除重复项。在Pandas等数据处理工具中，可以使用`drop_duplicates()`函数来去除重复的行。
5. 验证结果：去重操作后，需要验证数据以确保重复项已被正确处理，同时没有误删重要数据。可以通过再次运行初步的重复项检测查询或脚本来确认。
6. 文档化过程：为了确保数据清洗的可追溯性和透明度，应该记录下清洗过程中采取的步骤和方法，以及做出特定决策的原因。
通过以上步骤，可以有效地处理数据清洗过程中遇到的重复数据问题，从而提高数据质量，确保数据分析的准确性和可靠性。
