对大数据进行清洗和预处理是数据分析的重要步骤，以下是一些常见的方法和技术：
1. 数据清洗：
   - 去除重复数据：通过比较记录的唯一标识符或者属性，去除重复的数据。
   - 处理缺失值：对于缺失值，可以选择删除包含缺失值的记录，或者使用插值法填充缺失值。
   - 处理异常值：通过检查数据的分布和统计指标，找出异常值并进行处理，可以选择删除、替换或者插值处理异常值。
   - 处理错误数据：通过验证数据的格式、范围和逻辑关系，找出错误数据并进行修正或者删除。
2. 数据预处理：
   - 数据标准化：将不同尺度的数据转化为相同的标准尺度，常用的方法有Z-score标准化和Min-Max标准化。
   - 特征选择：根据特征与目标变量之间的相关性，选择对目标变量有较大影响的特征，可以使用相关系数、卡方检验等方法进行特征选择。
   - 特征转换：通过数学变换将原始数据转换为更适合建模的形式，常用的方法有主成分分析（PCA）和因子分析等。
   - 数据离散化：将连续型数据转化为离散型数据，可以根据数据的分布、业务需求和建模目标选择合适的离散化方法。
3. 数据集成：
   - 将多个数据源的数据进行整合，消除冗余和重复的数据，统一数据格式和命名规范。
   - 处理数据冲突：当不同数据源的数据发生冲突时，需要进行冲突解决，可以选择保留某一数据源的数据，或者进行数据合并、插值等处理。
4. 数据转换：
   - 数据转换：根据需求将数据转换为适合建模和分析的形式，如将文本数据转换为数值型数据。
   - 数据聚合：将细粒度的数据进行聚合，得到更高层次的汇总数据，如将每日销售数据聚合为每月销售数据。

以上是对大数据进行清洗和预处理的一些常见方法和技术，具体的方法选择和步骤须根据实际情况和业务需求进行调整。