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申请/专利权人：大连海事大学
摘要：本发明一种海量数据异常监测与多维度清洗方法，包括以下步骤：获取海量样本数据；利用3sigma准则判断突变型坏数据，然后通过比较各时刻数据于上一时刻的变化率来识别连续型坏数据,并在数据中添加标记以区分缺失值和异常值；对被标记的缺失数据和异常数据进行补充，实现将海量样本数据转换为同一区间的数值，实现海量数据异常监测与多维度清洗。具有良好的可扩展性和灵活性，能够适应不同数据类型和应用场景的需求，为用户提供定制化的数据处理服务，该方法能够大大提高数据处理的效率和准确性，降低人工处理的成本和风险。
主权项：1.一种海量数据异常监测与多维度清洗方法，其特征在于：包括以下步骤：获取海量样本数据；利用3sigma准则判断突变型坏数据，然后通过比较各时刻数据于上一时刻的变化率来识别连续型坏数据,并在数据中添加标记以区分缺失值和异常值；对被标记的缺失数据和异常数据进行补充，实现将海量样本数据转换为同一区间的数值，实现海量数据异常监测与多维度清洗。
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百度查询： 大连海事大学 一种海量数据异常监测与多维度清洗方法
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