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数据处理与分析方法

1.数据预处理

1.1数据清洗

数据清洗是数据预处理的关键步骤，旨在去除或修正数据中的错误、缺失值、异常值和重复记录。对于绝缘监测数据，常见的问题包括传感器故障、数据传输错误等。数据清洗的方法包括：

去除重复记录：通过唯一标识符或时间戳来识别并删除重复记录。

填补缺失值：可以使用插值方法、均值、中位数或基于模型的预测来填补缺失值。

修正错误值：通过域知识或数据验证来识别和修正错误值。

处理异常值：使用统计方法（如标准差、箱线图）或机器学习方法（如孤立森林）来检测和处理异常值。

1.2数据归一化

数据归一化是将不同量纲的数据转换到