Чтобы избежать ошибок при анализе длинных списков данных, рекомендуется:

• Использовать случайную выборку. 1 Если обнаружено смещение, нужно скорректировать выборку или использовать методы, которые учитывают это смещение. 1
• Проверять данные на совместимость. 1 Если есть различия, данные можно скорректировать или проанализировать по отдельности. 1
• Проводить предобработку данных. 1 Она включает очистку, трансформацию и подготовку данных для последующего анализа или моделирования. 1
• Выявлять и удалять дубликаты. 12 Для этого можно использовать уникальные идентификаторы для записи и автоматизировать процесс удаления. 1
• Преобразовывать данные в формат, который соответствует требованиям анализа. 1 Например, привести все даты к одному формату, удалить лишние символы из числовых данных и привести текстовые данные к одному регистру. 1
• Нормализовать данные. 1 Например, стандартизировать числовые данные, приведя их к одному масштабу, или преобразовать категориальные данные в числовые коды. 1
• Удалять или заменять выбросы. 1 Также можно использовать методы анализа, которые устойчивы к выбросам, например медиану или IQR. 1

Выбор метода работы с данными зависит от конкретной задачи. 5