美赛O奖大佬都是怎么处理数据类问题的？

在美赛中，数据清洗是至关重要的初步步骤，尤其从处理缺失值和异常值的角度来看。缺失值可能导致模型无法充分利用所有可用信息，进而影响结果的准确性和可靠性；而异常值，如果未经妥善处理，可能会扭曲模型的训练过程，导致模型对数据的真实分布产生误解。

因此，在建模之前，必须仔细进行数据清洗，通过填补缺失值、识别并合理处理异常值，以确保数据的质量和一致性，从而为后续的分析和建模奠定坚实的基础。

数据清洗的常用方法和步骤——异常值

在数学建模中，异常值处理是一个关键步骤，它有助于确保模型的准确性和可靠性。Stata软件提供了多种方法来识别和处理异常值。

识别异常值

1、基于标准差的方法：

通常认为超过均值加减一定倍数标准差（如 2 或 3 倍）的值为异常值。

计算均值和标准差：summarize var（var 为您要检查的变量）

识别异常值：gen outlier = (var > mean + 3 * sd) | (var < mean - 3 * sd)（假设以 3 倍标准差为阈值）

2、箱线图IQR方法：

小于或大于时为异常值

图形化展示：

使用boxplot var绘制直方图或箱线图来直观地观察数据的分布和异常值的存在。直方图可以显示数据的频率分布，而箱线图则可以清晰地展示数据的四分位数、中位数以及可能的异常值（通常表示为箱线图外部的点）。

summarize var

local q1 = r(p25) // 下四分位数

local q3 = r(p75) // 上四分位数

local iqr = `q3' - `q1' // 四分位距

gen outlier = (var < (`q1' - 1.5 * `iqr')) | (var > (`q3' + 1.5 * `iqr'))

处理方法

在Stata中，缩尾处理（Winsorization）是一种常用的处理极端值的方法。这种方法通过将数据中的极端值替换为某个指定的百分位数（通常是1%或5%等）的值，从而使数据变得更加平滑，减少极端值对分析结果的影响。以下是Stata中进行缩尾处理的详细步骤和方法：

由于Winsor2不是Stata的官方命令，因此需要先进行安装。在Stata的命令行中输入以下命令：

ssc install winsor2, replace//这条命令会自动从Stata的在线命令库中下载并安装Winsor2命令。

winsor2 varlist [if] [in] , replace cuts(# #) [trim] [options]

其中，varlist是需要进行缩尾处理的变量列表；replace表示直接替换原变量中的值；cuts(# #)指定了缩尾的百分位数，例如cuts(1 99)表示将小于1%分位数和大于99%分位数的值分别替换为1%和99%分位数的值；trim选项表示不替换，而是直接删除小于指定百分位数和大于指定百分位数的值；options为其他可选参数。

1.替换极端值

winsor2 ac1 ac2, replace cuts(1 99)//将变量ac1和ac2中小于1%分位数和大于99%分位数的值替换为相应的百分位数值

2.删除极端值

winsor2 ac1 ac2, replace cuts(1 99) trim//删除变量ac1和ac2中小于1%分位数和大于99%分位数的值

注意事项

备份数据：

在进行任何数据清理操作之前，最好备份原始数据，以防止误操作导致数据丢失。

谨慎处理：

剔除异常值可能会影响数据的分布和统计性质，因此必须谨慎使用。在处理异常值时，应根据数据的特点和分布以及研究问题的需求来选择合适的方法。

理解背景：

应该充分了解数据和背景信息，明确剔除异常值的理由和目的。这有助于确保处理后的数据更加准确和可靠。