如何剔除异常数据？

一、如何剔除异常数据？

给你一步一步讲：

最最简单的，排个序，你定个剔除百分比，然后比如你要剔除10%那么你就选择一下，是剔除小的，还是剔除大的，就很快把异常值全找出来了。就是这个方法太糙，我从来不用。

在复杂一点的办法，拟合

，拟合出这些数据的大趋势

，然后按照比例来筛选，简单给你讲讲。

比如如你所说，我可以把这些数据给个编号

0，1

1，2

2，3

3，4

4，5

6，4

7，3

8，2

9，1

10，100

那么变成曲线就是这个样子

这时候你用最小二乘拟合一条曲线，可以是一次的，也可以是多次的，但是次数高了曲线就会弯曲程度很大，容易被你的异常值带跑太多

比如我用了个一次的，拟合出来的这个模样

红线部分，然后你就按照这根线，算一下差值，拟合之后的和原本点的距离，就得出来了一组新的数，比如是

2，3，8，6，4，8，5，6，9，89 (我瞎写的，没算)

这时候，你排个序，从小到大，然后你再定一个剔除率，比如，你觉得最多有10%是异常值，然后你按照次序，要前九个，不要最后一个，也就是把和拟合结果差的最多的10%不要，剔除了。

这个方法按照我的经验，虽然不是百分百稳定

，不过已经效果不错了。

但是是你拟合的曲线的次数

，是有讲究的，根据你的数据特征，而且我们用的时候还讲究局部拟合和全局拟合，反正拟合代表大趋势，和拟合完的结果差很多，就是异常值，这个思路是这个方法的出发点。

也简单给你讲一下，局部拟合我们干啥，但是有前提条件，第一异常值不在首尾而在中间，第二，来的数据是按照一定规律连续来的

（这个规律就是数据不是瞎来的，不是毫无关系的数据），那么这就很简单了，我们用最小曲率进行局部拟合

，这个最小曲率非常好用，基本上你视觉上看的不顺眼的点，肯定是规律和其他的点不成最小曲率的，这就是为啥数据不能是瞎来的，要是瞎来的规律性不强，可能最小曲率拟合完的曲线和原本点之间的差值大小就会很分散，不利于最后结果，最小曲率是所有拟合方法中，计算最麻烦的，可是效果很漂亮，就是得注意，如果在首尾点的话，插值过程中类似于样条插值，首尾的边界问题得单考虑，这个就很复杂了，不和你细说了。

在很多特定情况下，是可以一次一次拟合，判断差值，来建立迭代关系

剔除野值的，简单来说剔除的结果再返回去用一次，重新检查剔除的是否合理，重复迭代直到稳定，这个得很针对数据特征来使用，但是这种迭代关系一旦建立，那么结果往往都非常令人满意，这个得看情况来对待，就不细说了。

滤波也是一种好方法，关于滤波的各种算法网上铺天盖地，针对数据特征用各种滤波方法，也是很好用的。

解决这种问题的方法太多了， 确实对于不同情况，都有针对性的解决方案，实在是没有一种就是万能的方法。

都是我工作中遇到的，可能讲的不详细，希望能对你有帮助

二、excel如何同类数据剔除？

可以使用筛选功能把同类数据筛选出来后点删除

三、wps表格剔除数据

在日常工作中，我们经常会使用 WPS表格 来处理各种数据，进行数据分析和整理。在数据处理过程中，有时候我们需要对数据进行筛选和剔除，以保证数据的准确性和完整性。

什么是剔除数据？

剔除数据是指从数据集中去除不需要的数据，比如错误数据、重复数据、无用数据等，以便更好地进行数据分析和处理。在使用 WPS表格进行数据剔除时，我们可以利用各种功能和工具来快速高效地完成这一任务。

如何在WPS表格中剔除数据？

在 WPS表格中，剔除数据可以通过多种方式来实现，以下是一些常用的方法：

• 使用筛选功能：利用 WPS表格的筛选功能，可以轻松地筛选出符合特定条件的数据，然后进行删除或其他操作。
• 利用公式：通过编写公式，可以快速识别出需要剔除的数据，然后进一步处理。
• 手动剔除：对于少量数据或特殊情况，也可以选择手动删除数据，以确保数据的准确性。

数据剔除的注意事项

在剔除数据时，我们需要注意以下事项：

• 备份数据：在剔除数据之前，务必做好数据备份工作，以防误操作导致数据丢失。
• 谨慎操作：在进行数据剔除时，要谨慎操作，避免删除错误的数据，影响后续数据分析。
• 保留日志：剔除数据时最好记录操作过程，建立操作日志，方便日后查证。

结语

通过 WPS表格剔除数据，可以帮助我们更好地处理和分析数据，提高工作效率和数据质量。在日常工作中，我们需要掌握相关技巧和方法，合理有效地进行数据处理，为工作提供更强有力的支持。

四、WPS怎么剔除重复数据？

方法如下

1.首先我们可以看到数据里面有一些重复的数值，我们将它们选中，然后点击数据选项卡。

2.在重复项里面点击删除重复项的选项。

3.然后我们点击删除重复项。

4.这个时候提示未发现重复项，这个是因为我们删除的时候必须是以单列进行删除。

5.我们选择其中的一列，点击删除重复项。

6.这个时候就可以删除重复项了

五、剔除重复数据的方法？

以下是一些常用的方法：

1. 使用数据库查询：如果你使用数据库存储数据，可以使用查询语句来剔除重复数据。例如，在 SQL 中，你可以使用 `DISTINCT` 关键字来只获取不重复的数据行。

2. 使用编程语言：如果你在编程语言（如 Python 或 Java）中处理数据，可以使用集合（Set）或字典（Dictionary）来剔除重复数据。集合或字典只会保留唯一元素，可以很容易地用来删除重复数据。

3. 使用 Excel：如果你使用 Excel 处理数据，可以使用数据透视表、删除重复项功能，或者使用函数和公式来剔除重复数据。

4. 使用在线工具：有许多在线工具可以帮助你剔除重复数据，如 Google Sheets、Excel Online 或其他数据清理工具。

5. 使用数据清理软件：还有一些专门用于数据清理和预处理的软件，如 OpenRefine、DataCleaner 等，可以使用这些工具来剔除重复数据。

选择哪种方法取决于你的具体需求和数据量。如果你的数据量较小，可以使用 Excel 或在线工具。如果你的数据量较大，可能需要使用编程语言或数据库查询。

六、spss中怎么剔除无用数据？

在SPSS中剔除无用数据的方法有很多种，其中常用的方法是使用筛选功能或者删除功能。具体方法如下：1. 使用筛选功能：在数据集中选择需要筛选的变量，然后点击“数据”菜单中的“筛选”选项，选择需要保留或删除的数据，点击“确定”即可。2. 使用删除功能：在数据集中选择需要删除的变量或行，然后点击“编辑”菜单中的“删除”选项，选择需要删除的数据，点击“确定”即可。需要注意的是，在进行数据处理时，应该先备份原始数据，以免误操作导致数据丢失。同时，剔除无用数据应该根据具体情况进行，不要随意删除数据，以免影响研究结论的准确性。

七、excel如何剔除重复数据？

Excel表格要想将重复的数据剔除，我们首先要将所有的重复的数据进行查找，查找出来之后并将它用一个油漆桶的颜色进行填充，填充好之后我们再回到这个页面，这时候所有被填充颜色的单元格就是重复的数据，所以先进行查找，查找完以后我们进行将相同底色的内容的单元格，我们去给它删除就可以了。

八、数据质量6大原则？

原则一：寻找准确的数据源和数据描述

数据质量是决定数据分析报告质量的前提。数据分析的结果和生成的报告只有在数据质量得到保证后才具有指导意义。并在相应的数据源中，找到数据特征并进行描述。

原则二：明确数据分析报告的框架

明确数据分析报告的框架也是非常必要的。数据分析报告一般包括三个部分：结论总结、报告背景和分析目的描述、数据收集和数据特征描述、分析和讨论。

原则三：数据结合个人分析业务逻辑

数据分析报告不是做数学或统计计算，整个数据分析过程必须结合分析师个人对业务逻辑的主观理解，否则数据分析也脱离现实，没有实用价值。

原则四：结论有来源，分析有结论

要保证整个分析过程的严谨性，做到每一个结论都有痕迹可循，有证据可循，分析与结论环环相扣，从根本上保证报告的逻辑性和科学性。每一部分的分析都能对应有价值的结论，从而保证报告整体节奏的紧凑性和效率的提高。

原则五：结论要有深度。

写结论时，表面数据结果不能作为结论。我们必须结合我们对业务的理解，交叉分析不同类别的数据，如比较成本的增加与供应商变化的关系等，以发现问题和诱因，并给出解决方案和建议，这是一个真正深刻的结论。

原则六：善用数据可视化

俗话说“字不如表，表不如图”。单靠文字支持的数据分析报告很无聊，报告让读者也会很累。以图形和图表的形式显示数据分析的结果，方便读者观察和理解数据的内在趋势和规律。

九、EXCEL统计个数（剔除重复的数据）？

　　要统计去除重复项后数字的个数，可用以下函数公式：　　假如数据在A列，在B1中输入　　=SUMPRODUCT(1/COUNTIF(A1:A5,A1:A5))　　这个公式计算出的值即是A1：A5中去掉重复项后数字的个数。　　

十、Z检验时如何剔除无效数据？

不需要剔除 只需要把特定的数值指定为missing value即可。直接在变量名称视图里头指定；或者用recode也行