R语言数据清洗的技巧包括：
缺失值处理：使用函数如na.omit(), complete.cases()或者is.na()来识别和处理缺失值。
异常值处理：通过可视化和统计方法识别异常值，并使用函数如na.omit()或者outliers()来处理异常值。
数据转换：使用函数如as.numeric(), as.character(), as.Date()等来将数据转换为不同的格式。
数据合并：使用函数如merge(), rbind()或者cbind()来合并不同数据集。
数据筛选：使用函数如subset()或者filter()来筛选数据。
数据排序：使用函数如order()或者arrange()来对数据进行排序。
数据重塑：使用函数如melt(), dcast()或者reshape()来对数据进行重塑。
数据去重：使用函数如duplicated()和unique()来去除重复的数据。
字符串处理：使用函数如gsub(), grep()或者strsplit()来处理字符串数据。
数据抽样：使用函数如sample()来对数据进行抽样。
这些技巧可以帮助您清洗和准备数据，以便进行进一步的分析和建模。