数据清洗的规模通常基于数据的来源和重要性，常见的数据清洗任务包括格式内容清洗、缺失值清洗和逻辑错误清洗。数据清洗的四类操作分别是缺失值清洗、格式内容清洗、逻辑错误清洗和维度相关性检查。

一、缺失值清洗

缺失值是数据清洗中最常见的问题之一。针对不同场景，可以采用不同的处理方法，如删除行、均值填充、插值法等。

二、格式内容清洗

• 问题一：日期字段常见问题：2023/5/1、2023-、并存。
• 解决方案：建议统一使用=TEXT转换格式。
• 问题二：导入的地址信息出现乱码。
• 解决方案：90%的乱码问题源于编码格式不匹配。解决方法：在参数中指定='utf-8'，或使用=重新获取原始数据。

三、数据清洗，实战技巧

• 技巧一：数据导入不等于直接可用。新手常犯的错误是直接开始分析。使用函数后，建议先通过=COUNT验证数据总量，用=LEN检查字段长度是否统一。
• 技巧二：异常值检测。用==+1.5*IQR计算上限，筛选超出范围的订单金额。
• 技巧三：缺失值处理。针对不同场景，采用不同的处理方法，如删除行、均值填充、插值法等。

四、数据处理，必备技能

• 技能一：掌握Python和Numpy这两个常用的数据处理模块。
• 技能二：熟悉Pandas和Matplotlib模块，进行数据可视化。
• 技能三：了解数据导入、清洗和准备、规整、分组等操作。

数据清洗是数据分析过程中不可或缺的一环，掌握正确的技巧和工具，能让你的数据分析之路更加顺畅。通过学习以上技巧，你可以轻松处理数据，避免常见错误，提升数据分析能力。