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在股票量化投资里，数据清洗和处理主要是去除异常值、填补缺失值、统一数据格式等，能让数据更准确可靠。
以下是数据清洗和处理的建议：
1. **识别和处理缺失值**：可以用均值、中位数填补数值型数据，用众数填补分类型数据；也可以直接删除有缺失值的数据，但要注意样本代表性。
2. **处理异常值**：可以用Z - score方法识别异常值，当Z - score绝对值大于某个阈值（如3），就认为是异常值，可选择删除或修正。
3. **数据标准化**：使用Min - Max标准化或Z - score标准化，让不同变量在统一尺度下，方便后续分析。
4. **特征选择**：通过相关性分析、方差分析等方法，挑选对投资决策有重要影响的特征，减少数据维度。
要是你在数据清洗和处理过程中遇到问题，或者想进一步探讨股票量化投资相关内容，欢迎点赞，还可以点我头像加微联系我，我会为你提供更细致的帮助。
以下是数据清洗和处理的建议：
1. **识别和处理缺失值**：可以用均值、中位数填补数值型数据，用众数填补分类型数据；也可以直接删除有缺失值的数据，但要注意样本代表性。
2. **处理异常值**：可以用Z - score方法识别异常值，当Z - score绝对值大于某个阈值（如3），就认为是异常值，可选择删除或修正。
3. **数据标准化**：使用Min - Max标准化或Z - score标准化，让不同变量在统一尺度下，方便后续分析。
4. **特征选择**：通过相关性分析、方差分析等方法，挑选对投资决策有重要影响的特征，减少数据维度。
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发布于2025-4-17 18:28 广州
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