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量化交易入门手册

数据清洗的目的和主要方法有哪些？在量化交易中如何处理缺失值和异常值？

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数据清洗目的：去除错误、重复、缺失数据。主要方法有删除异常值、填充缺失值等。

发布于2025-5-11 19:44 武汉

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量化交易中，如何处理数据的缺失值和异常值？
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数据清洗的主要步骤和常见问题有哪些？（如缺失值、异常值处理）
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