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異常數據處理常用方法
異常數據處理常用方法包括：
1.刪除異常值（Outlier Detection and Removal）：通過統計學方法或機器學習算法識別出明顯偏離正常范圍的數值，并將其從原始數據集中剔除。
2.數據插補（Data Smoothing）:對缺失值進行填補，如平均數、中位數等。
3.分層抽樣（Stratified Sampling or Stratification）：根據不同特征對數據集進行分層，然后隨機選取樣本。
4.可視化分析（Visualization Analysis）：使用圖表和圖形展示數據的分布情況及趨勢，以便更好地理解和發現異常值。
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