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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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