在沈阳大气污染预测中，如何综合运用删除法和插补法处理数据中的异常值和缺失值？

处理数据中的异常值和缺失值是沈阳大气污染预测等大数据分析的重要步骤。针对这一问题，推荐阅读《大数据异常值检测与处理策略探讨》，该资料深入探讨了数据异常值的识别与处理方法，并结合实际案例提供了详尽的策略。

参考资源链接：[大数据异常值检测与处理策略探讨](https://wenku.csdn.net/doc/28twnihfoi?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，对于异常值的处理，可以通过统计学方法来识别。例如，使用箱型图确定异常值的范围，或者计算Z分数来识别离群点。一旦确定了异常值，删除法是一种直接且简单的方法。但如果数据集中的缺失值较多或者不随机分布，直接删除可能会导致数据损失或偏差。

在处理缺失值时，插补法是一个常用的技术。均值插补是最基础的方法之一，适用于数值型数据，它通过用整个数据集的均值来替换缺失值。然而，这种方法忽略了数据的变异性。随机插补则是为每个缺失值随机分配一个可能的值，从而引入了随机性，可以减少均值插补带来的偏差。如果考虑到数据之间的相关性，可以采用随机回归插补，它通过构建预测模型来估计缺失值。多重插补法通过创建多个完整的数据集来模拟数据的不确定性，每个数据集都使用不同的插补模型。

在沈阳大气污染预测中，异常值和缺失值的处理应结合具体情境。例如，如果缺失值与特定的天气条件相关，则可能需要采用基于模型的方法，如回归分析，来预测这些值。如果数据集很大，而且异常值和缺失值分布不规则，则可能需要采用更为复杂的方法，比如多重插补，以保持数据集的完整性和准确性。

最后，当异常值和缺失值处理完毕后，应再次进行数据探索和验证，以确保处理方法没有引入新的偏差或错误。在整个过程中，建议持续关注数据质量的动态变化，适时调整处理策略，以保证预测模型的准确性和可靠性。

为了更全面地理解和掌握数据异常值的处理策略，建议在解决完当前问题后继续深入研究《大数据异常值检测与处理策略探讨》。这本书不仅涵盖了删除法和插补法，还提供了关于模型法等更高级处理技术的详细讨论，能够帮助你在未来面对更加复杂的数据问题时，做出更加科学和有效的决策。

参考资源链接：[大数据异常值检测与处理策略探讨](https://wenku.csdn.net/doc/28twnihfoi?spm=1055.2569.3001.10343)