数据清洗的主要内容包括以下几个方面：
1. 缺失值处理：检测数据中的缺失值，并决定如何填补或删除缺失值。常用的方法有删除含有缺失值的样本、使用平均值或中位数填充缺失值，或者使用插值法预测缺失值。
2. 异常值处理：检测并处理数据中的异常值。异常值可能是由于测量或数据录入错误，或者代表了真实的异常情况。处理异常值的方法通常是使用统计方法或领域知识来判断异常值的存在，并根据判断结果决定如何处理，包括删除异常值或根据特定规则处理。
3. 重复值处理：检测并删除数据集中的重复值。重复值可能是由数据采集过程中的错误或数据存储中的重复造成的。删除重复值可以帮助提高数据的准确性和可靠性。
4. 数据类型转换：将数据集中的属性转换为正确的数据类型。数据集中的属性可能是数值型、文本型、日期型等，转换数据类型可以提高数据分析的准确性和效率。
5. 标准化和规范化：将数据集中的数值属性标准化或规范化到一定的范围内。标准化可以消除不同属性之间的量纲差异，使得数据分析更加准确和可比较。
主要评价标准可以包括以下几个方面：
1. 数据完整性：清洗后的数据集是否包含完整的信息，缺失值是否得到有效的填补或处理。
2. 数据准确性：清洗后的数据集是否经过有效的异常值处理和重复值删除，数据是否符合实际情况。
3. 数据一致性：清洗后的数据集是否统一了数据类型，数据的单位和范围是否一致。
4. 数据可用性：清洗后的数据集是否满足分析的需求，是否可以进行后续的数据挖掘和建模。
5. 清洗效率：清洗数据的过程是否高效，是否能够有效地处理大规模数据集。
删除评价综合评估上述标准可以对数据清洗的质量进行评价和判断。
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