缺失值处理:检查数据中是否存在缺失的价格、成交量等信息,可采用删除缺失值所在行、填充法(如均值、中位数填充,或使用时间序列预测模型进行插值填充)等方法处理。
异常值处理:通过统计分析(如计算均值、标准差)或可视化方法(如箱线图)识别异常值,对于异常值可选择删除、修正(根据合理范围进行调整)或视为特殊情况单独处理。
数据标准化:将不同量纲的数据转化为统一标准,常见方法有 Z - score 标准化(使数据服从均值为 0,标准差为 1 的正态分布)、Min - Max 标准化(将数据映射到 [0, 1] 区间)等,以消除量纲对分析的影响。
数据格式转换:确保数据的时间格式统一,数值类型一致,如将字符串类型的价格数据转换为数值型,方便后续计算和分析。
重复数据处理:检查并删除重复的交易记录,避免重复数据对分析结果造成干扰。
数据整合:如果数据来自多个数据源,需要将其进行整合,确保数据的一致性和完整性,例如将股票交易数据与财务数据关联起来。
发布于2025-4-26 21:04 武汉


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