简介：摘要：随着经济和基础设施建设的不断发展，也随着时代的不断进步，因此在信息时代数据即是资源。数据可靠无误才能准确地反映现实状况，有效地支持组织决策。因此，数据清洗方法研究意义重大。本文阐述了数据异常存在那些种类，并阐述了响应的处理方法，总结了数据清洗的应用前景。

简介：摘要随着我国智能化电网建设进程的加快，电能计量设备和系统智能性大大提高，电能计量自动化系统随之建立，每日采集及处理大量的电能计量数据，数据呈指数级增长，呈现数据的分布式和空间特征。系统通过后台数据的分析及处理形成前台各项功能应用，为电力营销、生产工作提供有效的技术支撑。本文介绍了计量自动化系统的概念及数据的监测与分析。通过系统远程采集的用电信息分析用户电能计量装置运行情况，重点针对计量装置异常的数据特征进行了相关分析。

简介：摘要：数字化油田、智能化油田、智慧化油田是油田未来发展的必然趋势。而随着油田数字化的不断推进，数字化仪表的普及率逐年提高，使用量会不断增加。与此同时数字化仪表信号出现异常的频次也会逐步提高，本文将会结合数字化仪表对自控系统中数据出现异常的原因进行简单分析，有利于提高处理仪表故障的效率。

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简介：摘要本文根据四川省绵阳市安州区气象局地面测报工作实际，对经常发生的几类数据异常问题加以判断处理，最后给出了几点提升地面测报观察数据质量的建议对策。

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简介：摘要: 无人机测绘综合了无人飞行器、遥感传感器、通信和图像处理等多种技术，以便实时获取目标区域信息、快速进行数据处理和绘图。这种方法运行成本低、风险小，且数据采集周期相对较短，已被广泛应用于相关领域。无人机测绘生成的飞行数据具有快速、实时等特点。本文主要就基于数据筛选的无人机测绘数据异常检测进行了分析。

简介：摘要：本文探讨了大数据时代下的审计数据挖掘与异常检测的重要性和应用。大数据技术为审计带来了前所未有的机遇，可以从庞大的审计数据中快速发现潜在的风险和异常情况。审计数据挖掘与异常检测的融合使得审计人员能够更全面地了解企业的运营状况，并提高审计效率和质量。然而，应用这些技术也需要注意数据安全和隐私问题，以及审计人员的技术培训和能力提升。展望未来，随着大数据技术的发展，审计数据挖掘与异常检测将持续发挥重要作用，推动审计实践不断创新与进步。

简介：摘要：随着能源需求的不断增长和电能量数据的大规模采集，对电能量数据的异常检测变得尤为重要。异常电能量数据可能预示着潜在的故障或异常情况，所以及早发现和准确识别异常对于能源系统的稳定运行和设备维护至关重要。本文提出了一种基于数据挖掘的电能量数据异常特征提取方法，旨在提高电能量数据异常检测的准确性和效率。

简介：摘要： 现如今，人们的生活质量在不断提高，对于电力的需求在不断加大， 针对电力大数据流的异常检测问题，该文将流数据聚类算法与电力大数据相结合，针对现有流数据聚类算法不易存储全部数据、断电数据易丢失等问题，以及流数据聚类算法对于离线阶段聚类算法实时应答的要求，从数据的完整性、安全性以及流数据聚类算法的低时间复杂度的角度出发，对 CluStream 流数据聚类算法进行改进，提出流式 K-means 聚类算法。对在线阶段，使用 Redis 集群进行流数据的缓冲，并设计节点时间衰减策略，增大心跳消息中有效消息所占比例；对离线阶段聚类算法进行优化，使用最佳距离法确定初始聚类中心，减少迭代次数；最后，使用所提出的流式 K-means 聚类算法进行用户用电异常行为检测，实验结果表明，该算法能够很好的发现用户用电异常行为。

简介：摘要：随着企业财务数据规模不断扩大和复杂度增加，如何准确快速地识别和处理财务数据中的异常成为企业管理和决策的重要挑战。基于数据分类的企业财务数据异常判定方法通过挖掘数据内在规律和特征，利用机器学习和数据挖掘技术，帮助企业高效、精准地进行财务异常判定，从而有效降低经营风险，提升管理决策的可靠性。

简介：摘要随着我国经济的飞速发展，我国的企业用电量和居民用电量在飞速增加，为了不断提高我国的供电效率，适应新形式下的电量消耗现状，只有先从用电监察的根本问题入手进行整顿。当前我国用电监察的工作中，关于用户掂量数据异常的问题比较多，如何能有效解决此类问题是本文研究的关键内容，只有不断加强用电监察工作的质量和效率才能有效改善我国用电现状。本文就加强用电监察中用户电量数据异常的处理的相关措施进行了简单的分析。

简介：全国矿产资源潜力评价项目中明确指出，矿化蚀变遥感异常提取结果与地球物理、地球化学解译结果具有相同地位，成为矿产资源调查过程中一个相对独立的因子。同ETM＋／TM数据相比，利用ASTER,数据提取矿化蚀变异常的公开发表成果较少。本文基于USGS波谱数据库中典型蚀变矿物反射率曲线，重建其在ASTER,数据中波谱曲线的基础上，研究表明基于ASTER,遥感数据可以提取Mg-OH、AI-OH离子和Fe^3＋离子四种与矿化有关的蚀变异常。

简介：摘要作为一种集成化的自动化系统，电能量采集系统集合了电能量数据采集终端、电能表计、通信网络和主站系统等，在电力系统中，电能量数据是进行科学决策的重要依据。为此，保证电能量数据的准确性就具有重要意义，做好电能量数据采集异常处理工作也就成了一项重要工作。本文就工作实践中积累的一些经验，对电能量数据采集异常处理进行了探讨。

简介：摘要：当今互联网中的数据样本的数量、种类、规模和复杂性的呈现爆炸式增长，同时每个端口以及服务器上需要进行检测的的网络流量的规模也大大提高。虽然目前的网络流量跨多个维度并具有很多属性，但可以提取用作异常流量检测的属性不多，因此，需要把数据集中蕴含的信息价值较大的属性筛选出来进行异常流量检测。基于以上特点，本文提出了改进的 K-Means算法，对原始 K-Means算法初始质心的选择方法进行优化，使得算法可以进行更方便迅速的初始簇的选择，来大大降低迭代时间。由于一般离群点检测模型的准确率较低，本文还使用了关联规则挖掘算法，来从无异常数据的网络流量样本中筛选出纯净网络流量的特征属性，再根据这些特征对网络流量进行离群点检测。

简介：摘要变压器介质数据异常是现阶段电力系统当中常见的变压器故障现象之一，对于变压器来说，介质数据异常通常表现在套管介质数据和绕组介质数据两方面，本文将对某变电站110kV主变所出现的介质数据异常现象进行论述，并对所出现过的套管介质数据异常和绕组介质数据异常的故障查找过程进行论述，再结合具体的数据内容，对故障原因进行分析。

简介：无