Некоторые методы удаления аномальных данных из набора информации:

• Удаление записей с ошибками по какому-то критерию. 1 Например, можно оставлять последнюю запись и стирать все более старые. 1 Этот метод подходит для дублей или противоречивых данных. 1
• Вычисление частот появления значений. 2 Метод основывается на анализе частоты появления определённого значения во всей совокупности данных. 2 Значения подсчитываются и сортируются в порядке убывания их частот. 2 Возможно, что в значениях, которые вводились реже всего, были допущены опечатки или введены аномальные значения. 2
• Вычисление средних значений. 2 Среднее значение — обобщающая характеристика изучаемого признака в совокупности данных. 2 При наличии аномальных величин предпочтительнее использовать медиану, так как она менее чувствительна к выбросам. 2
• Сравнение записей и выбор подходящего значения. 1 Например, если среди множества строк, соответствующих одному пользователю, в некоторых присутствует аномальное значение, нужно посмотреть на другие строки и применить значение, которое встречается чаще всего. 1
• Применение словаря. 1 Для этого нужно заранее собрать все самые частые ошибки и опечатки в текстовых полях. 1 Потом словарь применяется к данным, и он автоматически заменяет все несоответствия. 1

Универсальных решений для очистки данных от всех ошибок не существует. 1 Как правило, процесс очистки — комбинация разных методов. 1