用统计方法（如 3σ 原则）或机器学习模型进行检测与修正。 接下来，进行数据格式的统一化处理。不同来源的数据可能存 在时间格式、文本编码或单位不一致等问题。例如，日期格式统一 为 YYYY-MM-DD，文本数据统一为 UTF-8 编码，数值数据的单位 统一为国际标准单位。同时，文本数据中的噪声（如 HTML 标签、 特殊符号等）需通过正则表达式或其他工具进行清理。 在文本数据处理中，分词、词性标注以及去除停用词是常见步 ，旨在确保数 据的一致性和可操作性。首先，需要对不同的数据源进行统一的格 式转换，确保数据在进入后续处理流程前具有一致的表达方式。例 “ 如，日期格式应统一为 YYYY-MM-DD”，时间格式统一 “ 为 HH:MM:SS”，以避免因格式不一致导致的解析错误或数据丢 失。 对于文本数据，应统一字符编码为 UTF-8，以避免乱码问题。 同时，文本中的特殊字符（如换行符、制表符等）应进行规范化处 通过插值法补全缺失数据。 以下是一个数据格式标准化的示例： 原始数据 标准化后数据 处理说明 2023/12/3 1 2023-12-31 “ 日期格式统一为 YYYY-MM-DD” 15:30 PM 15:30:00 “ 时间格式统一为 HH:MM:SS” 1.234,56 1234.56 “ 小数点统一为 .” 1.23E+04 12300 科学计数法转换为标准数值 NULL N/A “ 缺失值标记为

混凝土 200kg 钢材 数字输入错误，应为 2000kg 将数字修正为 2000kg 2000kg 钢材 原始数据 检测到的错误 修正建议 修正后数据 50mm 管道 缺少材料规格描述 补充材料规格为“PVC” 50mm PVC 管道 此外，DeepSeek-R1 还具备自我学习和优化的能力。通过对 大量历史数据的分析，模型能够不断更新其错误检测算法，提高识 别和修正错误的准确性。这种持续改进的机制使得

关联数据逻辑 验证（如总账与明细账差额阈值控制） 对于结构化数据，采用 ETL 三层清洗架构： - 初级清洗：执行 语法修正，包括字符编码转换（统一为 UTF-8）、日期格式标准化 （YYYY-MM-DD ）、数值千分位符剔除 - 业务清洗：应用审计规则 库进行逻辑修正，例如通过 AP/AR 账期匹配修正异常往来款记录 - 语义清洗：建立实体映射表，将不同系统的科目代码统一转换为标

以采用均 值、中位数填补或使用模型预测的方式来处理。对于重要字 段，考虑筛选出实现缺失值的记录。  数据格式转换：根据分析需求，将数据转换为统一的格式。例 如，将日期格式统一为 YYYY-MM-DD，文本数据进行分词、 去除停用词等处理。  异常值检测：运用统计分析方法识别并处理异常值。这可以通 过箱形图、Z-score 等方法来检测数据的离群点，并决定保 留、修改或者删除这些记录。

时分析气候变化对铁路安全的影响。通过气象数据与安全事故 的关联分析，我们建立了一个环境风险评估系统。以下是环境 风险因子的分类结果： o 风速：高风险（≥15m/s） o 暴雨：中风险（≥50mm/h） o 冰冻：高风险（气温≤0°C） 3. 资产状态监测 我们对沿线的基础设施进行了状态评估，特别是铁路轨道、隧 道和桥梁的健康状况。通过传感器收集的数据信息，我们建立 了资产健康管理