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在股票量化分析里，缺失数据可采用均值、中位数填充或插值法处理，异常值可通过统计方法识别后修正或剔除。
处理缺失数据时，均值填充是计算该特征的平均值来替代缺失值，操作简单但可能影响数据分布；中位数填充同理，不过更适用于有极端值的数据；插值法如线性插值，根据相邻数据的线性关系估算缺失值，能较好保留数据趋势。对于异常值，可通过设置合理阈值（如Z - score法，计算数据点与均值的偏离程度）来识别，若偏离过大可修正为合理值或直接剔除，但剔除时要谨慎，避免损失重要信息。
如果您在股票量化分析方面还有其他问题，欢迎点我头像加微联系我，我会为您提供更深入的解答和专业建议。
处理缺失数据时，均值填充是计算该特征的平均值来替代缺失值，操作简单但可能影响数据分布；中位数填充同理，不过更适用于有极端值的数据；插值法如线性插值，根据相邻数据的线性关系估算缺失值，能较好保留数据趋势。对于异常值，可通过设置合理阈值（如Z - score法，计算数据点与均值的偏离程度）来识别，若偏离过大可修正为合理值或直接剔除，但剔除时要谨慎，避免损失重要信息。
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发布于2025-4-20 14:14 广州
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