样点剔除流程图

样点剔除流程图是一种用于分析数据质量的工具，它可以帮助我们发现并剔除掉不符合要求的样本。这个过程通常包括以下几个步骤： 1. 数据准备：收集和整理待分析的数据。 2. 异常值检测：通过统计方法或机器学习算法，识别出可能存在问题的样本。 3. 确定剔除标准：根据业务需求和数据分析目标，制定合理的剔除标准。 4. 剔除异常样本：按照既定的标准，从数据集中剔除掉不合格的样本。 5. 结果评估：对剔除后的数据集进行质量评估，确保剔除过程有效。 6. 优化调整：根据实际情况，对剔除标准和方法进行调整优化。