数据分析是当下非常热门的一个领域，而在进行数据分析之前，数据清洗是不可或缺的一部分。数据清洗是指对数据进行预处理，处理后的数据更加干净、完整、可靠，是后续数据分析的基础。
那么，有哪些数据清洗方法呢？首先是对于数据中含有缺失值的情况，可以用 插值法 进行填充，保证数据完整性，其次是对于重复的数据，可以用去重的方法进行处理，避免重复数据对分析产生干扰，最后还有一些常用的数据清洗方法，比如异常值处理、格式转换、缺失值的精细化处理等等。
数据清洗在数据分析中占据着至关重要的地位。只有数据清洗到位，才有可能保证数据分析的准确性，让数据分析结果更加可靠、精准。
