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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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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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首发 资深安老师
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失值处理：插值法（如线性插值）、删除异常时段；

异常值处理：Z-score 过滤、分位数截断；

一致性检查：校验财务数据勾稽关系（如资产 = 负债 + 权益）；

去噪：滑动平均过滤短期噪声。

发布于2025-5-31 21:29 郑州

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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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如何处理缺失数据和异常值？
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股票量化交易中，如何处理数据的异常值和缺失值呢？
在股票量化交易中，处理数据异常值可采用统计方法，如设定标准差范围，将超出范围的值视为异常并替换为合理值；也可用分位数法，去除过高或过低分位的数据。处理缺失值，若缺失比例小，可直接删除缺...
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#快进~大佬持仓股遭曝光# @ 群友热聊中~

程老师 03:16

在股票量化交易中，处理数据异常值可采用统计方法，如设定标准差范围，将超出范围的值视为异常并替换为合理值；也可用分位数法，去除过高或过低分位的数据。处理缺失值，若缺失比例小，可直接删除缺...

雾里看花花在哪 03:16

有没有什么复利增长的好办法，最好能省事，收益超过某宝的，帮忙推荐下~

刘老师 03:16

收益超过某宝，你的要求也不算高么，你关注下货币三佳吧，完全满足你的要求了，哪里不懂再问我。
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