1. excel去除异常值的方法
原因很多：
1.工作表中存在大量的细小图形对象：可以按F5调出定位对话框，定位条件选择“对象”。
2.右击选定的工作表----移动或复制工作表---建立副本----新工作薄----保。。
3.工作表中在较大的区域内设置了单元格格式或者条件格式：按ctrl+shift+下箭头 组合键查看吧。
3.大量的区域中包含数据有效性 4.文件中包含大量的公式 5.使用了大图片作为工作表的背景，或者工作表中插入的的图片格式增加了文件的大小 6.共享工作簿也会引起文件体积增大 7.其他原因，如文件损坏，excelBUG等
2. excel去除异常值的方法是什么
如果将超出一定范围的数据视为异常，且是进行求和计算，那么输入以下类型的公式 =SUMIFS(B:B,B:B,">=60",B:B,"
3. excel剔除异常值
1．#####！ 如果单元格所含的数字、日期或时间比单元格宽，或者单元格的日期时间公式产生了一个负值，就会产生#####！。这个看起来比较简单，大家应该都了解吧。 解决方法：如果单元格所含的数字、日期或时间比单元格宽，可以通过拖动列表之间的宽度来修改列宽。如果使用的是1900年的日期系统，那么Excel中的日期和时间必须为正值。如果公式正确，也可以将单元格的格式改为非日期和时间型来显示该值。 2．#VALUE! 当使用错误的参数或运算对象类型时，或者当公式自动更正功能不能更正公式时，将产生错误值#VALUE!。这其中主要包括3点原因。 1）在需要数字或逻辑值时输入了文本，Excel不能将文本转换为正确的数据类型。 解决方法：确认公式或函数所需的运算符或参数正确，并且公式引用的单元格中包含有效的数值。例如：如果单元格A1包含一个数字，单元格A2包含文本，则公式="A1+A2"将返回错误值#VALUE!。可以用SUM工作表函数将这两个值相加（SUM函数忽略文本）：=SUM（A1:A2）。 2）将单元格引用、公式或函数作为数组常量输入。 解决方法：确认数组常量不是单元格引用、公式或函数。 3）赋予需要单一数值的运算符或函数一个数值区域。 解决方法：将数值区域改为单一数值。修改数值区域，使其包含公式所在的数据行或列。 3．#DIV/O! 当公式被零除时，将会产生错误值#DIV/O!。在具体操作中主要表现为以下两种原因。 1）在公式中，除数使用了指向空单元格或包含零值单元格的单元格引用（在Excel中如果运算对象是空白单元格，Excel将此空值当作零值）。 解决方法：修改单元格引用，或者在用作除数的单元格中输入不为零的值。 2）输入的公式中包含明显的除数零，例如：公式=1/0。 解决方法：将零改为非零值。 5．#N/A 当在函数或公式中没有可用数值时，将产生错误值#N/A。 解决方法：如果工作表中某些单元格暂时没有数值，请在这些单元格中输入"#N/A"，公式在引用这些单元格时，将不进行数值计算，而是返回#N/A。 6．#REF! 删除了由其他公式引用的单元格，或将移动单元格粘贴到由其他公式引用的单元格中。当单元格引用无效时将产生错误值#REF！。 解决方法：更改公式或者在删除或粘贴单元格之后，立即单击"撤消"按钮，以恢复工作表中的单元格。 7．#NUM！ 当公式或函数中某个数字有问题时将产生错误值#NUM！。 1）在需要数字参数的函数中使用了不能接受的参数。 解决方法：确认函数中使用的参数类型正确无误。 2）由公式产生的数字太大或太小，Excel不能表示。 解决方法：修改公式，使其结果在有效数字范围之间。 8．#NULL！ 使用了不正确的区域运算符或不正确的单元格引用。当试图为两个并不相交的区域指定交叉点时将产生错误值#NULL！。 解决方法：如果要引用两个不相交的区域，请使用联合运算符逗号（，）。公式要对两个区域求和，请确认在引用这两个区域时，使用逗号。如果没有使用逗号，Excel将试图对同时属于两个区域的单元格求和，由于A1:A13和c12:c23并不相交，它们没有共同的单元格所以就会出错。
4. 去掉异常值
在这个由物联网(IoT)，社交媒体，边缘计算以及越来越多的计算能力(如量子计算)支持的数字时代，数据可能是任何企业最有价值的资产之一。正确(或不正确)的数据管理将对企业的成功产生巨大影响。换句话说，它可以成败一个企业。
这就是原因，为了利用这些巨大的数据，无论大小，企业都在使用机器学习和深度学习等技术，以便他们可以建立有用的客户群，增加销售量并提高品牌忠诚度。
但是在大多数情况下，由于具有许多收集源和各种格式(结构化和非结构化)，数据可能是不准确，不一致和冗余的。
通过向机器学习算法提供具有此类异常的数据，我们是否可以及时，全面地访问相关信息?
不，当然不!首先需要清除此类数据。
这就是数据清理的地方!
数据清理是建立有效的机器学习模型的第一步，也是最重要的一步。至关重要!
简而言之，如果尚未清理和预处理数据，则机器学习模型将无法正常工作。
尽管我们经常认为数据科学家将大部分时间都花在修补ML算法和模型上，但实际情况有所不同。大多数数据科学家花费大约80%的时间来清理数据。
为什么?由于ML中的一个简单事实，
换句话说，如果您具有正确清理的数据集，则简单的算法甚至可以从数据中获得令人印象深刻的见解。
我们将在本文中涉及与数据清理相关的一些重要问题：
a.什么是数据清理?
b.为什么需要它?
c.数据清理有哪些常见步骤?
d.与数据清理相关的挑战是什么?
e.哪些公司提供数据清理服务?
让我们一起开始旅程，了解数据清理!
数据清洗到底是什么?
数据清理，也称为数据清理，用于检测和纠正(或删除)记录集，表或数据库中的不准确或损坏的记录。广义上讲，数据清除或清除是指识别不正确，不完整，不相关，不准确或其他有问题(“脏”)的数据部分，然后替换，修改或删除该脏数据。
通过有效的数据清理，所有数据集都应该没有任何在分析期间可能出现问题的错误。
为什么需要数据清理?
通常认为数据清理是无聊的部分。但这是一个有价值的过程，可以帮助企业节省时间并提高效率。
这有点像准备长假。我们可能不喜欢准备部分，但我们可以提前收紧细节，以免遭受这一噩梦的困扰。
我们只需要这样做，否则我们就无法开始玩乐。就这么简单!
让我们来看一些由于“脏”数据而可能在各个领域出现的问题的示例：
a.假设广告系列使用的是低质量的数据并以不相关的报价吸引用户，则该公司不仅会降低客户满意度，而且会错失大量销售机会。
b.如果销售代表由于没有准确的数据而未能联系潜在客户，则可以了解对销售的影响。
c.任何规模大小的在线企业都可能因不符合其客户的数据隐私规定而受到政府的严厉处罚。例如，Facebook因剑桥数据分析违规向联邦贸易委员会支付了50亿美元的罚款。
d.向生产机器提供低质量的操作数据可能会给制造公司带来重大问题。
数据清理涉及哪些常见步骤?
每个人都进行数据清理，但没人真正谈论它。当然，这不是机器学习的“最奇妙”部分，是的，没有任何隐藏的技巧和秘密可以发现。
尽管不同类型的数据将需要不同类型的清除，但是我们在此处列出的常见步骤始终可以作为一个良好的起点。
因此，让我们清理数据中的混乱!
删除不必要的观察
数据清理的第一步是从我们的数据集中删除不需要的观测值。不需要的观察包括重复或不相关的观察。
a.在数据收集过程中，最常见的是重复或多余的观察结果。例如，当我们组合多个地方的数据集或从客户端接收数据时，就会发生这种情况。随着数据的重复，这种观察会在很大程度上改变效率，并且可能会增加正确或不正确的一面，从而产生不忠实的结果。
b.不相关的观察结果实际上与我们要解决的特定问题不符。例如，在手写数字识别领域，扫描错误(例如污迹或非数字字符)是无关紧要的观察结果。这样的观察结果是任何没有用的数据，可以直接删除。
修复结构错误
数据清理的下一步是修复数据集中的结构错误。
结构错误是指在测量，数据传输或其他类似情况下出现的那些错误。这些错误通常包括：
a.功能名称中的印刷错误(typos)，
b.具有不同名称的相同属性，
c.贴错标签的类，即应该完全相同的单独的类，
d.大小写不一致。
例如，模型应将错字和大小写不一致(例如“印度”和“印度”)视为同一个类别，而不是两个不同的类别。与标签错误的类有关的一个示例是“不适用”和“不适用”。如果它们显示为两个单独的类，则应将它们组合在一起。
这些结构错误使我们的模型效率低下，并给出质量较差的结果。
过滤不需要的离群值
数据清理的下一步是从数据集中过滤掉不需要的离群值。数据集包含离训练数据其余部分相距甚远的异常值。这样的异常值会给某些类型的ML模型带来更多问题。例如，线性回归ML模型的稳定性不如Random Forest ML模型强。
但是，离群值在被证明有罪之前是无辜的，因此，我们应该有一个合理的理由删除一个离群值。有时，消除异常值可以提高模型性能，有时却不能。
我们还可以使用离群值检测估计器，这些估计器总是尝试拟合训练数据最集中的区域，而忽略异常观察值。
处理丢失的数据
机器学习中看似棘手的问题之一是“缺少数据”。为了清楚起见，您不能简单地忽略数据集中的缺失值。出于非常实际的原因，您必须以某种方式处理丢失的数据，因为大多数应用的ML算法都不接受带有丢失值的数据集。
让我们看一下两种最常用的处理丢失数据的方法。
a.删除具有缺失值的观察值：
这是次优方式，因为当我们丢弃观察值时，也会丢弃信息。原因是，缺失的值可能会提供参考，在现实世界中，即使某些功能缺失，我们也经常需要对新数据进行预测。
b.根据过去或其他观察结果估算缺失值：
这也是次优的方法，因为无论我们的估算方法多么复杂，原始值都会丢失，这总是会导致信息丢失。大数据分析机器学习AI入门指南https://www.aaa-cg.com.cn/data/2273.html由于缺少值可能会提供信息，因此应该告诉我们的算法是否缺少值。而且，如果我们推算我们的价值观，我们只是在加强其他功能已经提供的模式。
简而言之，关键是告诉我们的算法最初是否缺少值。
那么我们该怎么做呢?
a.要处理分类特征的缺失数据，只需将其标记为“缺失”即可。通过这样做，我们实质上是添加了新的功能类别。
b.要处理丢失的数字数据，请标记并填充值。通过这样做，我们实质上允许算法估计缺失的最佳常数，而不仅仅是用均值填充。
与数据清理相关的主要挑战是什么?
尽管数据清理对于任何组织的持续成功都是必不可少的，但它也面临着自己的挑战。一些主要挑战包括：
a.对引起异常的原因了解有限。
b.错误地删除数据会导致数据不完整，无法准确地“填写”。
c.为了帮助提前完成该过程，构建数据清理图非常困难。
d.对于任何正在进行的维护，数据清理过程既昂贵又费时。
https://www.toutiao.com/i6821025363057967624/
5. 怎么剔除异常值
点击菜单栏的“窗口”，选择列表里的“图层”；
图层面板调出后，点击界面右上角的列表选项按钮，在弹出来的窗口上点击“面板选项”
6. excel如何去除异常值
迟到统计
1、首先，将上下班签到情况表打开，点击需要显示状态的单元格，并输入统计命令“＝IF(D6="","未打卡＂，IF(D6>TIME(8，0，0)，＂迟到＂，＂"))”其中，D6表示统计的时间点，（8，0，0）代表8:00。
2、输入完成后，我们点击回车，就会看到单元格中显示出了统计的状态。我们将鼠标放到单元格右下角，当鼠标变成小十字时，用鼠标进行拖动，即可完成一列时间点的考勤状况统计。
3、统计完成后即可看到应有的状态，如下图所示。
早退统计
1、首先，将上下班签到情况表打开，点击需要显示状态的单元格，并输入统计命令“＝IF(E6=""，＂未打卡＂，IF(E6<TIME(18，0，0)，＂早退＂，＂"))”其中，E6表示统计的时间点，（18，0，0）代表18:00，这里如果需要设置为18:30，就要输入（18，30，0）。
2、输入完成后，我们点击回车，就会看到单元格中显示出了统计的状态。我们将鼠标放到单元格右下角，当鼠标变成小十字时，用鼠标进行拖动，即可完成一列时间点的考勤状况统计。
3、统计完成后即可看到应有的状态，如下图所示。
7. excel怎么剔除异常值
问题原因是权限问题出现异常，具体方法如下：
1.右键有黄色小锁的桌面程序图标-属性-安全，组或用户名默认是System-编辑。
2.点击添加。
3.输入对象名称来选择，输入：Authenticated Users，点击检查名称。
或直接输入AU，点击检测名称，会自动转换为Authenticated Users。
4.之后点击应用-确定，依次点击应用-确定把之前的几个窗口给关闭，即可使excel图标上的黄色的锁去除了。
8. excel去除异常值的方法有哪些
最近也是碰到了这个问题，分享一个解决办法吧...... 正版office一开始3个月是好的，用着用着突然就开始抽风，不论打开word,excel 还是ppt都会导致长时间卡顿或者干脆无法打开程序，而且无法正常关闭。症状非常类似文件损坏。
诊断： 查看windows 事件查看器，发现问题是webio.dll 导致的office click to run 服务不正常关闭。Google了此错误，发现这是个微软的锅，这个webio.dll的某些功能似乎被防火墙阻断了，导致各种奇怪的卡顿，以至于office完全无法使用。
最简单的解决办法是在准备使用office时拔网线，或者在打开文档的同时在服务管理器中狂点启动office click to run 服务。彻底解决这个错误可能得等微软的更新修复了。
9. 怎么用excel剔除异常值
选中行，右击鼠标，选确定行，删除。
10. excel去除异常数据
excel表格自动计算结果出错的原因：
1.首先表格中公式太多，无意中造成循环引用。
2.然后空格键影响。
3.表格文件有问题。
4.可能是某些单元是文本格式导致。
解决办法： 仔细检查一下各单元格，找到具体循环引用的单元格，然后重新设置和引用公式。
11. 怎么去除数据中的异常值
直接在envi的波段运算工具中将异常值设定为某个特殊的数值即可。
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