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IoT数据分析软件：SAS二次开发all.docx

发布：2025-05-03约2.96万字共58页下载文档

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PAGE1

数据预处理与清洗

在IoT数据分析中，数据预处理和清洗是至关重要的步骤。由于IoT设备产生的数据量庞大且来源多样，数据中往往包含噪声、缺失值、异常值等，这些都会影响后续分析的准确性和可靠性。因此，我们需要在进行任何数据分析之前，对数据进行预处理和清洗。

1.1缺失值处理

缺失值是IoT数据中常见的问题。缺失值可能由于设备故障、网络问题或数据采集不完整等原因产生。处理缺失值的方法有多种，包括删除、填充和插值等。

删除缺失值

如果数据集中缺失值的比例很小，且这些缺失值对分析结果影响不大，可以考虑直接删除这些记录。在SAS中，可以使用IF语句和DELETE语

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