在数据标准化处理中，线性变换是核心方法，它放大了数据表现，使得数据更清晰。对于离群数值的处理，可选择删除或替换，删除可能导致数据丢失，影响分析结论精准性，而替换则保留数据完整性。此外，Robust标准化方法适用于存在异常值的场景，但其原理和应用未详细说明。
分组分析法是根据数据分析对象的特征，按照一定的标志（指标），把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究，以揭示其内在的联系和规律性。
删除重复数据：如果数据集中存在重复数据，需要将其删除，以避免对分析结果造成影响。填充缺失值：如果数据集中存在缺失值，需要进行填充，以保证数据的完整性和准确性。填充方法可以是均值填充、中位数填充、众数填充等。
- 数据拆分：将大型数据集拆分为更小、更易于管理的部分。- 数据透视：通过透视表汇总和重组数据，以便于分析。数据分析 数据分析是对数据进行深入研究，以提取信息、发现模式、验证假设和指导决策。这一步骤利用统计学、机器学习和数据挖掘技术，对数据进行综合处理。
数据处理的方法有多种。数据处理方法概述 数据处理是对原始数据进行加工、整理、分析和解释的过程，以便提取有用的信息和建立数据模型。常见的数据处理方法包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据规约和数据可视化等。数据清洗 数据清洗是数据处理的基础步骤，主要目的是消除数据中的噪声和无关信息。
描述数据的四个关键指标：平均数（均值）、四分位数、标准差、标准分。均值（ μ ）： 也是我们常说的平均值，将所以的数据相加再除以数据的个数。使用均值时它的缺点是对异常值不敏感，当存在异常值时均值是不准确的，我们就需要用中位数来表达。
在数据探索的旅程中，理解并掌握几个关键的统计指标是至关重要的。首先，让我们聚焦于描述数据的四个核心指标：1 平均值： 平均值，作为数据集中所有数值的加权和，为我们提供了一个直观的集中趋势。然而，对于异常值敏感的平均值，可能不完全反映数据的全貌。
均值：将所以数据之和除以所有数据个数，对异常值不敏感，适合在数据非常对称且仅显示出一种趋势时使用。四分位数：用5个数描述数据的整体分布情况，下界、下四分位数、中位数、上四分位数、上界。标注差：描述数据的波动大小。标准分：距离均值多少个标准差。