在沈阳大气污染预测项目中，如何有效结合删除法和插补法来处理数据中的异常值和缺失值？

在处理沈阳大气污染预测数据时，结合使用删除法和插补法是提高数据质量的有效策略。首先，建议进行初步的数据探索性分析，以识别数据中的异常值和缺失值。删除法适用于缺失数据量较少且分布随机的情况。对于那些明显不符合数据分布规律的异常值，可以直接删除，而对少量的随机缺失数据，可以考虑删除整个观测样本以避免引入偏差。但要注意，删除操作可能会影响数据的完整性，因此需要权衡其利弊。

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)

插补法则适用于数据集中存在较多缺失值的情况，或是无法简单删除缺失数据时。均值插补是基于剩余数据计算平均值来填补缺失值的方法，适用于数据较为均匀分布时，但其忽略了数据的变异性。随机插补则通过随机选择其他观测值中的一个来填补缺失值，这种方法为缺失数据引入了一定程度的随机性，可以减少对数据分布的假设。对于更复杂的模型，可以使用回归插补或多重插补，这些方法利用数据之间的关系来预测缺失值，提供了一种更为精细的数据填充方式。

在实际操作中，可以根据数据的具体情况选择合适的插补方法。例如，如果缺失值与某些变量显著相关，则可以使用回归插补；如果缺失数据较多且相关性复杂，可以使用多重插补方法。在模型选择方面，可以考虑利用统计检验或交叉验证来评估不同插补方法的效果，从而选择最适合当前数据集的方法。

为了更深入地了解这些方法的实际应用，建议查阅《大数据异常值检测与处理策略探讨》一书。该书详细探讨了异常值和缺失值的识别、处理方法以及在不同类型数据分析中的应用，将为处理沈阳大气污染预测中的数据问题提供更为全面和深入的理论与实践指导。

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)