R語言數據清洗的技巧包括：
缺失值處理：使用函數如na.omit(), complete.cases()或者is.na()來識別和處理缺失值。
異常值處理：通過可視化和統計方法識別異常值，并使用函數如na.omit()或者outliers()來處理異常值。
數據轉換：使用函數如as.numeric(), as.character(), as.Date()等來將數據轉換為不同的格式。
數據合并：使用函數如merge(), rbind()或者cbind()來合并不同數據集。
數據篩選：使用函數如subset()或者filter()來篩選數據。
數據排序：使用函數如order()或者arrange()來對數據進行排序。
數據重塑：使用函數如melt(), dcast()或者reshape()來對數據進行重塑。
數據去重：使用函數如duplicated()和unique()來去除重復的數據。
字符串處理：使用函數如gsub(), grep()或者strsplit()來處理字符串數據。
數據抽樣：使用函數如sample()來對數據進行抽樣。
這些技巧可以幫助您清洗和準備數據，以便進行進一步的分析和建模。
