数据清洗是指处理数据中的脏数据、重复数据、缺失数据等问题，以确保数据质量和准确性的过程。在数据清洗过程中，常见的问题包括缺失值处理、异常值处理、重复值处理和数据格式统一化。缺失值处理通常采用填充、删除或插值等方法来处理缺失的数据；异常值处理需通过设定阈值、离群值检测等方法来识别和处理异常值；重复值处理可以通过删除重复项或合并重复项进行处理；数据格式统一化则需要统一数据类型、单位、格式等。解决这些问题需要根据实际情况选择合适的方法，如利用统计量、可视化工具和机器学习算法来辅助决策。