1. 缺失值与异常值处理

缺失值与异常值是数据分析中常见的问题，需要进行适当的处理。

对于缺失值，常见的处理方法有：
1. 删除包含缺失值的样本：如果缺失值的比例较小，并且缺失的样本不会对分析结果产生显著影响，可以考虑直接删除包含缺失值的样本。
2. 删除缺失值较多的特征：如果某个特征缺失值较多，可以考虑删除该特征。
3. 插补缺失值：可以使用均值、中位数、众数等统计量来填充缺失值，或者使用插值方法进行填充，如线性插值、多重插补等。

对于异常值，可以采取以下方法进行处理：
1. 箱线图检测：使用箱线图来识别异常值，根据箱线图中的上下边界进行判断。
2. 3σ原则：根据正态分布的性质，异常值的概率在3σ范围之外非常小，可以将超过3σ范围的值视为异常值。
3. 异常值替换：可以将异常值替换为特定的值，如均值、中位数等，或者使用插值方法进行替换。

需要根据具体的数据和分析目的选择合适的处理方法，并在处理前对数据进行可视化和统计分析，以便更好地理解数据的特点和分布情况。