数据清洗包括几个方面

数据清洗通常包括以下几个方面：

1. 数据去重：删除重复的数据行或列，避免重复计算和分析。

2. 数据缺失值处理：对于缺失值，可以选择删除或填充缺失值，以保证数据的完整性和准确性。

3. 数据异常值处理：对于异常值，可以选择删除或进行修正处理，以避免对分析结果的影响。

4. 数据格式化：将数据格式化为相同的数据类型和单位，以便于统一分析和比较。

5. 数据标准化：将数据标准化为相同的尺度和范围，以方便比较和分析。

6. 数据筛选：根据需要选取特定的数据，以便进行分析和建模。

7. 数据转换：对原始数据进行加工和转换，以便进行更深入的分析和挖掘。