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常見問題
數據清洗與缺失值處理：
問題：數據集中存在缺失值或異常值，影響分析結果。
解決方案：使用DPS軟件提供的數據清洗工具，如刪除含有缺失值的記錄、填補缺失值（均值、中位數、眾數或基于其他變量的預測）、使用插值方法（線性插值、多項式插值等）處理時間序列數據的缺失值。對于異常值，可以使用箱線圖進行識別，并采取刪除、修正或變換方法處理。
數據轉換與歸一化：
問題：數據在數量級和分布上不適合后續分析。
解決方案：使用DPS軟件的數據轉換功能，如對數轉換、平方根轉換等，以改善數據的分布。同時，使用歸一化或標準化方法（如最小-最大歸一化、Z分數標準化）使數據在數量級上更適合分析。
數據集成與融合：
問題：來自不同數據源的數據需要合并到一個一致的數據集中。
解決方案：使用DPS軟件的數據集成功能，將不同來源的數據合并到一個數據集中。在合并過程中，需要考慮數據的一致性和時間敏感性，確保合并后的數據集能夠準確反映實際情況。
DPS更新日志：
1：優化了性能
2：解決bug問題我們是認真的
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