数据清理的数据通常可以分为以下几类：
缺失数据：这类数据在数据集中缺失或者为空。
异常数据：这类数据不符合数据集中的一般规律，可能是由于数据输入错误或者其他原因导致的。
重复数据：这类数据在数据集中出现了多次，可能是由于数据输入重复或者其他原因导致的。
不一致数据：这类数据与其他数据不一致，可能是由于数据输入错误或者其他原因导致的。
对于这些数据，通常的策略有：
对于缺失数据，可以使用填充、删除或者插值的方法来处理。
对于异常数据，可以使用离群值检测、数据变换或者其他方法来处理。
对于重复数据，可以使用去重的方法来处理。
对于不一致数据，可以使用清洗、转换或者其他方法来处理。
需要注意的是，在处理数据清理的过程中，应该根据数据集的特点和目标来选择适当的策略，以便最终获得较为准确和可靠的数据。
最后
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