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您好，处理数据缺失时，对于数值型数据，若缺失值较少，可采用删除含有缺失值的记录；若缺失值较多，可使用均值、中位数、插值法等填充 。对于时间序列数据，可根据前后数据的趋势进行合理填充 。处理异常值时，先通过统计方法（如箱线图、标准差法）识别异常值，对于明显错误的异常值，若有可靠依据可进行修正；若无法确定，可考虑删除或进行特殊标记，避免其对分析和策略产生过大干扰 。
发布于2025-5-29 16:17 杭州
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