最佳答案
数据清洗工作主要包含文件类型清洗、内容格式清洗、缺失值清洗、数据去重和其他五个方面：
一、文件类型清洗
将不同类型数据清洗成统一类型的文件，例如将TXT、CSV、excel、HTML以及PDF清洗成统一的excel的文件，便于分析。
二、内容格式清洗
将文件中的内容清洗成统一格式，例如将显示不一致的时间、日期、数值，或者内容中有空格、单引号、双引号等情况进行格式的统一调整。
三、缺失值清洗
根据具体业务，确认缺失值重要范围，哪些是必须要补充的，哪些是可以不用补充的，根据具体业务场景通过文件名、文件关联性等多种途径补充相关缺失值。
四、数据去重
在具体场景中难免遇到重复数据，例如不同批次拿过来的数据，时段有重复，不同平台提供的数据互相之间有重复，同一平台数据重复提取等等，数据交易双方之间数据有重复,如果不去重，分析结果会严重偏离事实。
五、其他
当然还有其他的数据清洗内容，包含去掉不需要的字段、不合理的值等情况
数据清洗的主要内容包括
1. 缺失值处理：检测缺失值、确定处理方式（如删除、填充等）
2. 异常值处理：检测异常值、确定处理方式（如删除、修正等）
3. 数据格式转换：将数据从一个格式转换成另一个格式（如将日期格式转换成数字格式）
4. 重复值处理：检测重复值、确定处理方式（如删除、合并等）
5. 数据统一化：将不同格式、单位、大小写等统一化处理成一致的格式
6. 数据归一化：将数据按照特定方法进行归一化，以便比较或分析
7. 数据采样：从大量数据中抽取部分数据进行分析或建模，以节省时间和资源
8. 数据集成：将来自不同数据源的数据集成在一起，形成完整的数据集
9. 数据转换：将数据转换成适合特定分析或建模需求的形式
10. 数据审核：检查数据是否符合研究目的和数据质量要求，以保证分析结果准确可靠。