（简答题）请简要描述常用的数据清洗技术。

常用的数据清洗技术包括：

1. 缺失值处理：对于数据中缺失的值，可以选择删除该行或列、用均值或中位数填充、用插值法填充等方法。

2. 异常值处理：对于数据中的异常值，可以选择删除、替换为均值或中位数、插值法等方法。

3. 数据类型转换：将数据中的一些列转换为适合分析的类型，如将字符串类型转换为数值型。

4. 重复值处理：对于数据中的重复值，可以选择删除重复行或进行合并。

5. 数据归一化：将数据进行标准化或规范化，如将数据缩放到相同的范围，以便更好地进行分析和比较。

6. 文本处理：对于文本数据，可以进行分词、去除停用词、词干提取等处理，以便更好地进行文本分析。

7. 时间序列处理：对于时间序列数据，可以进行平滑处理、周期性分析等处理，以便更好地进行时间序列分析。