《表3 数据插值：基于智能电网的高校学生用电模型分析与研究》

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《基于智能电网的高校学生用电模型分析与研究》

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数据清洗，在数据分析中，需要对明显不合理的数据进行清洗。例如由于某段时间网络或者设备出现了问题，服务器无法从现场采集用电数据，就会出现空白数据。若是不做处理，在计算用电量时，需要对电度数做差分计算，这个时候可能会在空白数据时间点之后出现非常大的用电量，这是不合理的。为了降低空白数据对分析结果的影响，文中使用了线性插值的方式来填补这些空白[6]，如表3所示。对不合理的数据进行清洗以后，能确保数据分析结论的科学、有效、精确。