这是大数据预处理的关键步骤，主要包括删除重复值、填充或删除缺失值、转换数据格式、检测处理异常值等。数据清洗的价格取决于数据的质量和清洗的难易程度。原始数据质量较高，清洗工作相对较容易，价格可能会相对较低；反之，原始数据质量问题严重，花费大量时间和精力进行清洗，价格可能会相提高。

这是人工智能和机器学习项目的重要环节，通常专业的人员进行操作。数据标注的价格取决于标注的难度和数量，以及是否进行特殊类型的标注（语义标注、情感标注等）。般来说，标注难度越大，数量越多，价格越高。

由于实验数据通常具有较高的专业性和复杂性，因此可能更高级的数据清洗和标注服务，价格可能会相对较高。

这个领域的数据可能更多的是关于市场销售、消费者行为等方面，可能更多的数据分析和挖掘服务，价格会受到这些因素的影响。

互动数据往往涉及到大量的用户行为数据，清洗和标注的工作量可能会较大，因此价格可能会相对较高。