数据清洗工作主要包括一系列的数据去噪处理,如()等

这道题考察的是对数据清洗工作的理解。数据清洗是数据处理过程中的一个重要环节，它主要目的是提高数据质量，确保数据的准确性、完整性和一致性。现在我们来逐一分析题目中的各个选项：

A. 数据规范化处理：数据规范化处理通常是指将数据按照一定的规则或标准进行调整，使其符合某种格式或规范。这虽然是数据处理中的一个重要步骤，但它更多地关注于数据的格式和标准的统一，并不直接属于数据去噪处理的范畴。数据去噪主要是去除或纠正数据中的错误、异常或无效部分，而数据规范化处理更多是在数据已经相对干净和准确的基础上进行的。

B. 无效数据剔除：无效数据是指那些由于各种原因（如输入错误、系统错误、缺失关键信息等）而无法用于分析或导致分析结果偏差的数据。剔除这些无效数据是数据清洗的一个重要环节，有助于提高数据整体的质量和可靠性。因此，这个选项是数据去噪处理的一部分。

C. 冗余数据去重：冗余数据指的是在数据集中重复出现的数据。这些数据不仅占用了存储空间，还可能在数据分析时引入偏差。去重处理是数据清洗的一个重要步骤，旨在消除这些重复的数据项，确保数据的唯一性和准确性。这个选项显然属于数据去噪的范畴。

D. 误标数据处理：误标数据指的是那些被错误标记或分类的数据。这些错误可能是由于人为失误、系统错误或数据收集过程中的问题导致的。处理这些误标数据，纠正其错误标签或分类，是数据清洗的一个重要任务。这个选项同样属于数据去噪处理的范畴。

综上所述，选项B、C、D都直接涉及数据去噪处理，而选项A虽然是数据处理中的一个重要步骤，但并不直接属于数据去噪的范畴。因此，正确答案是B、C、D。