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郑州异常数据处理常用方法
郑州异常数据处理常用方法
发表于 2023-12-19 13:35:31 浏览:0

郑州异常数据处理常用方法

  异常数据处理常用方法包括:


  1.删除异常值(Outlier Detection and Removal):通过统计学方法或机器学习算法识别出明显偏离正常范围的数值,并将其从原始数据集中剔除。


  2.数据插补(Data Smoothing):对缺失值进行填补,如平均数、中位数等。


  3.分层抽样(Stratified Sampling or Stratification):根据不同特征对数据集进行分层,然后随机选取样本。


  4.可视化分析(Visualization Analysis):使用图表和图形展示数据的分布情况及趋势,以便更好地理解和发现异常值。

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