在数据分析和建模过程中，处理数据中的异常值至关重要，因为这些异常值可能对最终结果产生显著影响。识别、删除或替换异常值是关键步骤，而保留某些异常值以增强模型鲁棒性也同样重要。本文将介绍一些有效处理数据异常值的方法，并探讨在不同情境下如何选择合适的策略。
在我进行 Certified Data Analyst (CDA) 认证学习时，深入了解了这些识别方法，从而提升了我的数据分析能力。
处理异常值需要根据具体数据背景和分析目标选择合适的方法。重要的是要理解异常值的来源，并结合专业知识进行判断，避免误删可能含有重要信息的异常值。在实践中，灵活运用不同策略是确保数据分析准确性和可靠性的关键。
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