數學建模中數據的真實性至關重要。在數學建模賽題中,官方提供給參賽選手的數據可能因主觀或客觀條件的影響存在一定問題。為保證數據的真實性和建模結果的可靠性,需要在建模之前對數據進行預處理工作。數據預處理包括數據清理、數據集成、數據變換和數據規約等步驟。數據清理用于處理數據中的錯誤、缺失值和異常值,常見方法有刪除缺失值、用平均值或中位數填補缺失值、刪除或修復異常值等。數據集成是將多個數據源的數據合并到一個統一的數據集中,需解決不同數據源的模式不一致、重復數據和沖突問題。通過這些預處理工作,可以消除數據中的噪聲、錯誤和不完整性,提高數據質量和分析的準確性。
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