在Elasticsearch中进行数据清洗和去噪操作，通常使用的是数据预处理技术。数据预处理是指在对数据进行分析之前，对数据进行处理和转换，以消除数据中的脏数据、重复数据、缺失数据和错误数据等问题。
常见的数据清洗和去噪操作包括：
去除重复数据：使用Elasticsearch中的聚合查询功能，对数据进行分组，在分组计数时，统计出现次数大于1的数据即为重复数据，然后将其删除或者进行合并处理。
清除空值或缺失值：使用Elasticsearch中的过滤器过滤掉数据中的空值或缺失值，或者在查询时通过设置查询条件，只查询数据中特定字段不为空的记录。
去除异常值：使用Elasticsearch中的离群点检测算法，识别出数据中的异常值，并将其删除或进行修正。常用的离群点检测算法包括Z-Score、IQR等。
合并数据：将数据中相似的部分进行合并，减少数据量，提高查询效率。
格式化数据：对数据中的日期、时间、数字等进行格式化，以便于后续处理和查询。
数据转换：对数据进行转换，例如将文本数据转换为数字数据，以便于后续的数学运算和分析处理。
总之，数据清洗和去噪操作对于数据预处理来说是非常重要的步骤，因为只有经过清洗和去噪之后的数据才能更好地用于后续的数据分析和挖掘。