对大数据工业进行有效的数据清洗和分析是非常重要的，因为大数据通常包含大量的噪音和不完整的信息，需要经过清洗和处理才能得出有用的结论。以下是一些方法和步骤：
数据清洗：
去除重复数据：通过对数据进行去重，可以减少分析时的干扰。处理缺失值：对于缺失数值，可以通过插值或者删除的方式进行处理；对于缺失类别，可以进行填充或者删除处理。处理异常值：识别和处理异常值，可以采用统计学方法，例如3σ原则或者箱线图方法。数据格式转换：将数据转换为适合分析的格式，比如日期格式的转换、字符串的转换等。
数据分析：
探索性数据分析（EDA）：通过描述统计、可视化等手段对数据进行初步的探索，了解数据的分布、相关性等情况。建立模型：根据数据的特点，选择合适的数据分析模型进行建模分析，比如回归分析、聚类分析、关联规则挖掘等。数据挖掘：通过数据挖掘技术，发现数据中的潜在规律和信息，比如预测模型、分类模型、关联规则挖掘等。
实施结果：
解释结果：对分析结果进行解释，明确结果的含义和可行性。实施决策：根据分析结果，制定相应的决策和行动计划，指导业务实践。
例如，某电商公司想要分析用户购物行为数据，首先需要清洗数据，去除重复的订单信息和处理缺失的用户数据，然后通过探索性数据分析了解用户购物习惯和商品偏好，最后建立购物行为预测模型，为公司提供精准的营销策略和商品推荐方案。
