针对电气试验数据的多样性,文章提出了一套完整的数据预处理流程,包括清洗、标准化与归一化以及特征工程,为后续的分析奠定高质量的数据基础.在电气试验数据分析方法方面,综合运用统计分析、机器学习以及时间序列分析,以全面、多层次的角度揭示数据背后的规律与特征.文章深入讨论了电气试验数据处理中的挑战,并提出了相应的解决方案,包括大数据量下的计算与存储问题、数据集不平衡与样本选择问题、多源数据融合与一致性问题.通过对未来发展趋势的展望,强调了数据科学技术、人工智能与电气试验数据处理深度融合以及可解释性与可视化技术的提升.
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