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基于Web的异常数据检测系统设计与实现

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针对大数据处理中数据来源复杂,且在清洗过程中存在较多相似的问题,开发了一款异常数据检测系统.系统使用流行的Python编程语言和轻量级的Flask Web框架,能够简化数据处理工作中的重复流程,极大减轻数据分析的工作量,提高工作效率,利用系统内置的异常检测算法和用户上传的自定义算法完成对数据中异常的检测工作.
Design and implementation of abnormal data detection system based on Web
Aiming at the complexity of data sources in big data processing and the existence of more similar problems in the cleaning process,an anomaly data detection system is developed.The system uses the popular Python programming language and lightweight Flask Web framework,which can simplify the repetitive processes in the data processing work,greatly reduce the work-load of data analysis,improve work efficiency,and complete the detection of anomalies in the data using the built-in anomaly detec-tion algorithms and custom algorithms uploaded by the user.

WebPythonFlaskoutlier detection

常鑫、田立勤

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华北科技学院计算机学院,廊坊 065201

Web Python Flask 异常检测

河北省重点研发计划项目河北省物联网监控技术创新中心项目中央高校基本科研业务费资助项目青海省重点实验室

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2024

现代计算机
中大控股

现代计算机

影响因子:0.292
ISSN:1007-1423
年,卷(期):2024.30(4)
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