在处理数据集中的异常值时，首先需要对数据进行分析，识别出可能存在异常值的数据点。一种常用的方法是通过箱线图或者Z分数来检测异常值。在加拿大，许多大学和研究机构提供了丰富的数据处理和统计学课程，可以帮助你掌握处理异常值的方法。一旦发现异常值，可以选择删除、替换或者通过插值等方法进行处理。在处理异常值时，需要根据具体情况来决定采取何种方法，以保证数据分析的准确性和可靠性。另外，加拿大的数据科学和机器学习领域也发展迅速，你可以参加相关的培训课程或者参与相关的研究项目，学习更多关于数据集处理的技能和技术。
